엔비디아, '자율주행 시뮬레이션'에서 '인공지능(AI)'의 중요성 강조 좋구만

엔비디아가 자율주행 자동차를 개발하기 위한 시뮬레이션에서 인공지능(AI)의 현실성에 대해 소개했습니다.자율주행 시뮬레이션은 실제 주행테스트를 완전히 바꿀 수는 없지만 자율주행 시스템의 검증과 개발을 더욱 신속하고 효과적으로 하는 수단으로서 중요성이 높아지고 있다. 시간, 날씨, 교통정세 등 방대한 양의 복잡한 시자리오를 주행 테스트만으로 검증하기에는 물리적인 한계가 있다. 특정 시나리오를 검증하기 위해 중요한 이벤트가 매일 일어나는 것은 아니다. 시자리오 데이터를 입력해 가상 환경을 빨리 실현할 수 있는 시뮬레이션이 대안으로 거론되고 있다. 자율주행차에 탑재하는 new 소프트웨어를 개발하는 과정에서도 기존 시뮬레이션 데이터를 재활용해 신속히 검증해 안전성을 확보한 뒤 실제 자동차에 이 소프트웨어를 탑재할 수 있다.엔비디아 오토모티브의 다음 시니어 디렉터인 대니 샤피로 씨는 자율주행을 시뮬레이션 하는 과정에서 인공지능의 역할이 높다고 설명했습니다. 예를 들어 시뮬레이션 과정에서 도로상에 뛰어드는 사슴을 자율주행 시스템이 검지되지 않은 경우에 사슴을 인지할 수 있을 때까지 트라우마 기반의 강화학습을 한다. 이 학습 과정을 반복하면서 시스템의 미비를 발견하고 개선하는 것이 시뮬레이션의 장점이라고 소개했습니다. 시뮬레이션으로 안전성이 확보되었다고 판단하면 이 시스템을 실제 도로주행테스트에 적용할 것이다.

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이 3월 엔비디아가 발표한 드라이브 콤스텔레이션(NVIDIA DRIVE Constellation)은 자율 주행 차의 시뮬레이션을 위한 플랫폼인 드라이브인 스테 르 레이숀 시뮬레이터(DRIVE Constellation Simulator)와 드라이브 컴퓨터 스텔레이션비ー쿨(DRIVE Constellation Vehicle)라는 두가지 병렬 서버에서 열리고 있다. 가상공간에서 자동차 주행시뮬레이션을 하는 SIL(Software-in-the-Loop)과 이곳에서 만드는 센서 데이터를 기반으로 자율주행하드웨어를 시뮬레이션 하는 HIL(Hardware-in-the-Loop) 테스트를 수행합니다. 엔비디아는 드라이브 컨스텔레이션을 포함하여 컴포넌트 수준의 SIL부터 시스템 수준의 HIL, 그리고 도로 주행 테스트까지 폭넓은 시뮬레이션 솔루션 라인업을 제공합니다.

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​ DGX-2H서버 96개를 탑재한 DGX슈퍼 포드(DGX SuperPOD)는 GPU컴퓨팅 기술을 바탕으로 한 대규모 슈퍼 컴퓨터 시스템이었다 국내에서는 현대모비스가 DGX 슈퍼포드를 구축해 자율주행 시스템의 신경망 학습에 활용할 것으로 알려졌다.샤피로시니어 디렉터는 "엔비디아는 자율주행차 훈련, 시뮬레이션, 운전 등을 포괄하는 엔드 투 엔드 인공지능 플랫폼을 갖고 있어 안전성, 퍼포먼스, 에너지 효율을 갖춘 자율주행 솔루션 개발에 힘쓰고 있다. 수백 개의 파트너사가 참여하고 있는 개방형 플랫폼으로 고객사가 자율주행 아이플리케이션을 구축하는 데 엔비디아의 기술을 사용할 수 있도록 돕고 있다"고 소개했습니다.

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* 출처 : 캐드앤그래픽스