[H-모빌리티 클래스 자율주행 인지 기초 내용 정리] 22. AI 기반 인지시스템을 위한 지능형 반도체 기술

1. AI 기반 인지를 위한 반도체 기술

 

1) 자율주행차에서 실시간 AI 인지 시스템을 구현하기 위한 지능형 반도체 하드웨어가 요구됨

 

2) AI 알고리즘의 성능이 고도로 발전함에 따라 딥러닝 응용의 계산 복잡도는 기하급수적으로 증가

 

3) AI 하드웨어 종류 : 그래픽 프로세싱 유닛(GPU): 병렬처리에 특화된 범용 프로세서, 자율주행에서는 주로 클라우드 서버에서 학습을 위한 용도로 사용 / 뉴럴 프로세싱 유닛(NPU) : 엣지나 디바이스에서 사용하기 위한 저전력, 고속 AI 반도체 칩셋, 딥러닝에 많이 사용되는 계산을 빠르게 저전력으로 수행하는 가속기 사용

 

2. AI 기반 인지를 위한 지능형 반도체 사례

 

1) 테슬라 FSD 컴퓨터

- 칩셋과 파워서플라이를 여분으로 2개를 두어 고장이나 오류 발생 시 계산의 신뢰성을 높임

- 센서 정보(카,라,GPU,지도,IMU,초음파,조향각)를 수신할 수 있는 인터페이스 장착

- 40 와트 이하의 전력 소모량

- 가속기를 장착하여 뉴럴네트워크 연산을 50 테라 초당 명령 수 속도로 수행 가능

- 일반적인 전처리, 후처리 등의 범용계산을 위해 GPU와 CPU 장착

- 고성능 영상처리칩과 비디오 인코더 장착

 

2) 구글 TPU(Tensor Processing Unit)

- 구글에서 디자인한 가속기 아키텍처 사용

- 엔비디아 GPU V100보다 27배 연산속도가 빠름

- 최근 v3 버전은 1024개의 코어 사용

- 가격 저렴

- 8비트 연산 기반의 딥러닝 모델 설계 지원

 

3. 자율주행을 위한 지능형 반도체 발전 방향

 

1) SW 플랫폼과 결합되어 자율주행 솔루션의 경쟁력 좌우

 

2) 하드웨어 플랫폼이 결정되면 교체가 어렵고 독점 가능 -> 기술 선점이 중요

 

3) ISO26262와 같은 자동차 하드웨어의 기능안정성에 대한 요구사항을 만족해야 함

 

4) 딥러닝 기술과 시스템이 계속 진화될 것이므로 확장가능성을 지원하는 하드웨어 플랫폼 필요

 

 

퀴즈)

1. 소프트웨어는 이 기술을 통해 인지 SW 기능을 주기적으로 업그레이드 해야한다. 답 3

 

1. GPS

2. 병렬 연산

3. OTA

4. 듀얼 프로세서

 

2. 고성능 인지를 위한 SW에 대한 설명으로 옳지 않은 것? 답 3

 

1. SW 플랫폼의 중요성이 강조되고 있음

2. 고성능 인지를 수행하는 인공지능을 위한 SW 필요

3. 누구나 쉽게 접근할 수 있는 범용 SW 플랫폼이 필요

4. 고정소수점 구현의 하드웨어 경량화를 지원하는 설계 SW 필요