22. AI 기반 인지시스템을 위한 지능형 반도체 기술

1.AI 기반 인지를 위한 반도체 기술

- 자율주행차에서 실시간 AI 인지 시스템을 구현하기 위한 지능형 반도체 하드웨어가 요구됨

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

- AI 하드웨어 종류 : 그래픽 프로세싱 유닛 ( GPU ), 뉴럴 프로세싱 유닛 ( NPU )

 

2. AI 기반 인지를 위한 지능형 반도체 사례

2.1 테슬라 FSD 컴퓨터

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

- 센서 정보를 수신할 수 있는 인터페이스 장착

- 40 와트 이하의 전력 소모량

- 가속기를 장착하여 뉴럴네트워크 연산을 50 테라 초당 명령 수 속도로 수행가능

- 일반적인 전처리, 후처리 등의 범용계산을 위해 GPU와 CPU 장착

- 고성능 영상처리칩과 비디오 인코더 장착

 

2.2 구글 TPU ( Tensor Processing Unit )

- 구글에서 디자인한 가속기 아키텍쳐 사용

- 엔비디아 GPU V100 보다 27배 연산속도가 빠름

- 최근 v3버젼은 1024개의 코어 사용

- 가격 저렴

- 8비트 연산 기반의 딥러닝 모델 설계 지원

 

3. 자율주행을 위한 지능형 반도체 발전 방향

- 소프트웨어 플랫폼과 결합되어 자율주행 솔루션의 경쟁력 좌우

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

- ISO26262와 같은 자동차 하드웨어의 기능안전성에 대한 요구사항을 만족해야 함

- 딥러닝 기수로가 시스템이 계속 진화할 것이므로 확장가능성을 지원하는 하드웨어 플랫폼 필요

 

 

본 내용은 현대 엔지비 교육의 '자율주행 자동차 인지 기술'  강의의 요약 내용입니다.