테슬라는 21.7월 FSD(Full Self Driving) 구독 서비스를 미국 내에 출시하면서 기존의 오토파일럿 첨단 보조주행 기술에 다양한 자율주행 기능 추가 구현을 예고했다. 2015년 차로 유지 및 차간 간격 유지가 가능한 부분 자동화 기능(레벨2)을 탑재한 오토파일럿을 출시하여 현재 제조차량 전체에 기본으로 탑재한 후 새롭게 선보이는 FSD 구독서비스는 ⑤(국내⑥)의 추가 요금을 지불하면 자동호출(Auto Lane Change), 고속도로 내비게이션 자율주행(NoA, Navigate on Autopilot), 차량호출(차량지원 등이 있다.
현재 2000명의 베타 테스터가 실제 도로에서 시험 중이며 곧 공개될 소프트웨어 9.2버전의 FSDbeta는 훨씬 뛰어난 자율주행 성능을 보여줄 것이라고 일론 머스크 테슬라 CEO가 공언한 바 있다. 자율주행 플랫폼 완성을 위해 AI(Artificial Intelligence인공지능) 알고리즘부터 훈련을 위한 슈퍼컴퓨터, 차량의 자율주행 하드웨어까지 In-house 제작 중이다.
소프트웨어-하드웨어-애플리케이션을 잇는 자기완성형 가치사슬의 구축-하드웨어는 통합에 의한 단순화 과정을 거쳐도 성능은 향상되고 원가는 경쟁사 대비 낮아 전체적으로 경쟁력 있는 시스템을 구성하고 있다.
테슬라는 판매되고 있는 차량에 자율주행 기술을 탑재할 수 있는 하드웨어 기반을 기본으로 탑재하였으며, 2019년 4월부터는 현재의 HW3.0 조합을 적용 중이다. HW 3.0은 전망 카메라 8개, 레이더 1개, 초음파 센서 12개로 구성됐으며 다른 자율주행기술 업체들이 채택한 라이더 센서는 채택하지 않았다.
5월부터 미국 사양은 퓨어비전(Pure Vision) 드라이빙을 표방하며 레이더도 제거하고 있어 테슬라의 뛰어난 통합 능력은 전방 카메라 모듈을 통해 확인할 수 있다. 3개의 카메라 세트를 담은 Tri-Cam 모듈의 경우 하나의 통합 보드(PCBPrinted Circuit Board)에 내장돼 있고 중앙 통합 컴퓨터(ECU, Electronic Control Unit)로 신호를 처리하며 카메라만을 위한 별도의 프로세서도 필요 없다.
BMW에 탑재된 ZF사의 Tri-Cam 모듈과 비교해 봐도, ZF사의 PCB는 신호 처리를 위한 프로세서(MCU와 SoC Processor)가 필요하고, 시스템이 복잡하고 가격도 작고 테슬라의 Tri-Cam()보다 고가이다. 각 센서와 연산제어 하드웨어를 잇는 E/E(Electric and Electronics, 전기전자) 아키텍처만 해도 50개 이상의 ECU를 사용하는 다른 기업과 달리, 4도메인(3바디제어, 1자동주행) 26ECU로 통합되어 있다. HW 2.5까지는 모빌아이, 엔비디아 등 다른 기업의 AI 칩셋을 사용했지만 HW 3.0부터는 자체 설계해 현재는 ’22년 출시 예정인 HW 4.0F SD 칩셋을 개발 중이다.
매분 약 2.6GB의 데이터를 생성하는 자율주행차를 위해 초당 144조회 연산이 가능한 자동주행 컴퓨터를 도입하며 특히 연산을 담당하는 AI 프로세서를 직접 개발하고 있다.
올해 4월 열린 Autonomy Day 당시 현재의 HW 3.0을 공개하고, 14nm 공정이 적용된 자체 개발 프로세서(SoC, System on Chip)칩을 소개했다. HW3.0 에 적용된 테슬라 프로세서는, 3개의 CPU(논리 연산)와 1개의 GPU(고차원 연산), 2개의 NPU(인공신경망 관련 연산)로 구성되어 있다. HW3.0 자율주행 컴퓨터에는 2개의 프로세서 칩이 탑재되며, 이는 HW2.5에 탑재된 4개의 프로세서 칩(2x 엔비디아 파커 SoC, 1x 엔비디아 파스칼 GPU, 1x 인피니안 TriCore CPU)을 통합한 효과가 있고, 2개의 프로세서를 탑재한 에러도 1개를 더 장착하여 1개를 더 장착한 에러를 검증해 2개를 더 장착한 것이다.
개발 중인 HW 4.0 탑재 프로세서 칩은 TSMC에 위탁 생산해 최신 7nm 공정을 통해 제작될 것으로 보여 현재 가장 우수한 것으로 평가받는 엔비디아의 페가수스 칩(500W320TOPS)보다 뛰어난 연산력을 보이면서도 저전력 시스템일 것으로 예상된다.
테슬라는 앞으로 비전 센서(카메라)의 데이터에만 의존해 자율주행하는 Pure Vision Driving을 추구하겠다고 전했고 레이더 센서도 5월부터는 시스템에서 제거했다. 가장 유력한 자율주행 스타트업 중 하나로 평가받는 웨이모는 카메라+레이더+라이더 시스템에 기반한 반면 테슬라는 8개 카메라 데이터에서만 FSD 구현을 선언했다.
비전센서만으로 주행전략을 짜는 것은 다양한 센서의 데이터를 겹쳐 상황을 파악하는 센서퓨전이 오히려 많은 정보에 따라 연산속도를 늦추고 불필요한 신호(noise)가 입력돼 에러 가능성을 높이기 때문이라고 설명하고 실제 테슬라 오토파일럿 이용자들은 불필요한 상황에 브레이크가 작동하는 Phantom braking 현상을 적지 않게 겪고 있다. 일론 머스크는 사람도 시각만으로 주행하는 데 문제가 없기 때문에 자동차도 Pure Vision Driving이 가능하다고 주장한다.
AI 디렉터 앙드레 카파시는 최근 열린 학술 콘퍼런스(CVPR2021)에서 자율주행비전 학습과 뉴럴 네트워크 컴퓨팅, 자체 개발한 슈퍼컴퓨터에 대해 소개했다. 자율주행 자동차는 일반적으로 다양한 상황에 놓인 다량의 주행 데이터를 수집해 사전 학습을 시킴으로써 상황에 맞는 주행 전략을 수행하도록 설계했다.테슬라는 실제 도로에서 주행하는 차량의 주행 영상을 수집하고 오프라인에서 물체(사람, 표지판, 자전거 등)의 위치, 속도, 가속도를 자동분류표지(Labeling)해 학습 데이터를 구축했다.
완전 자율주행 기술이 어려운 이유는 도로 주행 시 발생하지 않는 Edge Case로 인한 사고 위험 때문이지만 테슬라는 처리하기 어려운 이런 상황을 유발하는 221가지 타입의 징후를 분류해 Edge Case에 대응한다. 한 차량에서 Edge Case가 발생하면 새로운 상황 대응 전략을 학습하고 테슬라 전 차량에 업데이트하는 순환 과정을 거치기 때문에 시간이 지남에 따라 안전해져 현재 1.5페타바이트, 6조 개의 레이블 수가 포함된 100만 개의 영상 학습 세트를 구축해 슈퍼컴퓨터로 훈련 과정을 거치게 된다.
인간의 뇌구조와 비슷한 신경망학 습(Neural Network)을 위해 세계에서 가장 강력한 칩 중 하나인 D1을 자체 개발 중이며 이를 활용한 슈퍼컴퓨팅 플랫폼 Dojo 프로젝트를 진행하고 있다. 현재는 영상학습세트를 처리하고 훈련하는 과정을 거치기 때문에 1.8 엑사플롭스(초당 1.8×1018 명령어 처리, 3클러스터, 세계 5위급 컴퓨팅 파워) 처리능력의 슈퍼컴퓨터 활용, 향후 Dojo 플랫폼으로 대체했다. 8월 19일 열린 AI Day에서 베일에 가려져 있던 Dojo 프로젝트를 공개했다. 500억개의 트랜지스터를 담은 연산속도 362테라플롭스(초당 362조 연산)의 D1칩 개발, 이는 현존하는 칩 중 가장 우수한 수준으로 평가(현존 최고수준 칩인 엔비디아A100보다 16% 빠른 연산력, 대역폭은 5배로 초당 데이터 처리량이 5배에 이를 전망)된다. D1칩 25개를 모아 하나의 훈련타일(tile)이라 칭하며 다시 훈련타일 120개(D1칩 3000개)를 묶어 Exa POD 슈퍼컴퓨터를 구성하고 있다. Exap OD 1대는 1.1 엑사플롭스의 연산속도와 같은 가격에 4배의 성능을 보이는 가격경쟁력을 갖추고 있으며 특히 전력소모율이 1.3배 낮아 세계 최고 수준의 훈련컴퓨터가 될 전망이다.
테슬라의 FSD는 완전한 자율주행 기술(레벨 5)이 아니라 뛰어난 수준의 드라이버 보조 기능을 제공하고 있음에도 불구하고 제조사의 책임 부담을 줄이기 위해 레벨2를 유지할 것으로 예상된다.
테슬라는 실제 도로 환경에서 자율주행 기술을 소비자 참여로 실험하고 있는 유일한 기업으로, 2021년 말까지 약 50억 마일 오토파일럿 누적 주행이 예상된다. 자율주행 스타트업 중 테슬라 대항마로 알려진 웨이모의 경우도 자율주행 실도로 주행기록이 현재 300만 마일에 못 미친다고 한다. 자율주행에 가까운 최고의 운전자 보조기능을 제공하면서도 운전자가 전방주시하면서 스티어링휠에 손을 대고 있어야 하는 2등급을 유지한다고 설명돼 3등급을 넘을 경우 사고에 대한 책임이 업체에 떠넘기는 부담이 될 것으로 예상되지만 로보택시 서비스, 장거리 무인호출 등을 구상하는 일론마스크는 지속적으로 운전자 개입이 필요 없는 5등급 완전 자율주행 기술에 도전할 것이다.
자율주행기술 완성을 위해 역대 세계 최고 수준의 반도체 공학자 짐 켈러, 피터 배넌 등을 영입해 AIChip을 설계하고, 인공지능 혁신가 앙드레 카파시를 통해 자율주행 소프트웨어 개발, 슈퍼컴퓨터 자체 제작 등 기술 수직계열화하고 있다. 기존 완성차업체들이 카메라, 레이더 등의 센서, 센서 신호 처리를 위한 컴퓨터 칩셋 및 소프트웨어를 외주 제작하는 반면 테슬라는 전 과정에 직접 개입하고 있다. 일론 머스크는 AI 데이를 통해 테슬라가 가장 첨단 연구개발 프로젝트를 추진 중임을 대외에 알리고 글로벌 인재들이 도전적 프로젝트에 참여하도록 유도하고 있다. 자동차 메이커 중에서는 드물게, 초기부터 반도체 설계 및 압도적 소프트웨어 개발역량 확보를 위해서 최고의 인재를 맞아들여 각 분야 전체를 통합할 수 있는 시야를 갖춘 「마스터 아키텍트」를 두어, 개별 부품의 성능보다 차량 전체의 성능을 끌어올리는 전체 최적화로 차별화하고 있다. 이는 혁신에 대한 도전적 문화와 최고의 전문가들이 쉽게 흡수돼 자신의 기량을 마음껏 발휘할 수 있는 권한과 환경을 제공하는 것에서 시작된다.
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출처 : POSRI 이슈 리포트