글로벌오토뉴스

상단배너
  • 검색
  • 시승기검색

콘티넨탈, NVIDIA DGX 구동 차량 AI 시스템 교육용 슈퍼 컴퓨터 가동

페이지 정보

글 : 채영석(charleychae@global-autonews.com)
승인 2020-07-29 11:34:59

본문

콘티넨탈이 혁신적인 기술을 보다 효율적이고 신속하게 개발하기 위해 엔비디아 인피니티 브랜드((NVIDIA InfiniBand)에 연결된 DGX 시스템으로 구동되는 인공 지능 (AI) 용 자체 슈퍼 컴퓨터를 가동했다고 발표했다. 이 컴퓨터는 2020 년 초부터 독일 프랑크푸르트 암 마인에 있는 데이터 센터에서 운영되어 왔으며 전 세계의 개발자들에게 컴퓨팅 성능과 스토리지를 제공하고 있다고 밝혔다. AI는 고급 운전자 보조 시스템을 향상시키고 이동성을 보다 스마트하고 안전하게 하며 자율 주행을 위한 시스템 개발을 가속화한다.

 

콘티넨탈의 ADAS 사업부 프로그램 관리 시스템 책임자 인 크리스찬 슈마허(Christian Schumacher)는 수퍼 컴퓨터는 미래에 대한 투자이며 최신 시스템은 신경망을 훈련시키는 시간을 줄여 준다고 말했. 이는 동시에 최소 14 배 더 많은 실험을 수행 할 수 있다고 한다.

 

콘티넨탈의 슈퍼 컴퓨터는 엔비디아(NVIDIA Mellanox InfiniBand) 네트워크에 연결된 50 개 이상의 NVIDIA DGX 시스템으로 구축된다. 공개적으로 사용 가능한 TOP500 슈퍼 컴퓨터 목록에 따라 자동차 업계 최고의 시스템으로 선정됐다. 필요한 경우 클라우드 솔루션을 통해 용량과 스토리지를 확장 할 수 있는 하이브리드 방식이 선택됐다고 한다.

 

ADAS는 AI를 사용하여 의사 결정을 내리고 운전자를 지원하며 궁극적으로 자율적으로 작동한다. 레이더 및 카메라와 같은 환경 센서는 기초 데이터를 제공한다. 이 기초 데이터는 지능형 시스템에 의해 실시간으로 처리되어 차량 주변의 포괄적인 모델을 만들고 환경과 상호 작용하는 방법에 대한 전략을 고안한다. 마지막으로 차량은 계획대로 작동하도록 제어해야 한다. 그러나 시스템이 점점 더 복잡해지면서 기존의 소프트웨어 개발 방법과 머신 러닝 방법이 한계에 도달했다. 딥 러닝 및 시뮬레이션은 AI 기반 솔루션 개발의 기본 방법이 됐다.

 

딥 러닝을 사용하면 인공 신경망을 통해 기계가 경험을 통해 학습하고 기존 정보와 새로운 정보를 연결하여 본질적으로 인간 두뇌의 학습 과정을 모방한다. 그러나 어린이가 수십 가지의 다양한 차량 유형의 사진을 보여준 후 자동차를 인식 할 수 있지만 수백만 개의 이미지로 수 천 시간의 훈련이 필요하므로 나중에 도움을 줄 신경망을 훈련시키는 데 엄청난 양의 데이터가 필요하다. 운전자 또는 차량을 자율적으로 운전할 수도 있다. NVIDIA DGX POD는 이 복잡한 프로세스에 필요한 시간을 단축 할뿐만 아니라 새로운 기술의 출시 시간을 단축시킨다.

 

이 슈퍼 컴퓨터는 프랑크푸르트의 데이터 센터에 위치하고 있으며, 클라우드 시스템과 더 중요한 AI 준비 환경에 근접하여 냉각 시스템, 연결 및 전원 공급 장치와 관련된 특정 요구 사항을 충족하도록 선택됐다. 인증된 친환경 에너지가 컴퓨터 전원 공급에 사용되고 있으며 GPU 클러스터는 설계 상 CPU 클러스터보다 훨씬 에너지 효율적이라고 한다

  • 페이스북으로 보내기
  • 트위터로 보내기
  • 구글플러스로 보내기
하단배너
우측배너(위)
우측배너(아래)