엔비디아는 인공지능(AI)의 두뇌 역할을 하는 GPU 기술을 기반으로 다양한 AI 서비스 및 상품을 제공하고 있다.

대표적인 제품은 ▲게임 등에서 선명한 그래픽을 제공하는 ‘지포스(GeForce) GTX 10 시리즈’ ▲아우디, 토요타, 바이두, 보쉬 등 전세계 자율주행차 개발에 활용되고 있는 ‘엔비디아 드라이브 PX(NVIDIA DRIVE PX)’ ▲CPU 대비 10배 이상 속도를 구현해 수퍼컴퓨터 연산력을 가속화하는 테슬라(Tesla) GPU 가속기 ▲세계 최초 맞춤형 AI 수퍼컴퓨터 ‘엔비디아 DGX 시스템(NVIDIA DGX Systems)’ ▲임베디드 디바이스 AI 컴퓨팅 플랫폼인 ‘엔비디아 젯슨 TX(NVIDIA Jetson TX) 모듈’ 등이다.

◆AI의 두뇌 ‘GPU’ 기반 다양한 제품 공급 = 엔비디아는 1999년 세계 최초로 GPU 개념을 창안했다. 엔비디아의 GPU는 AI 이전에도 컴퓨터 과학 분야 내 매우 복잡한 연산 처리 성능을 기반으로 현실감 넘치는 가상현실 게임, 화려한 그래픽의 헐리우드 영화 등 인간의 상상력 구현에 핵심적인 역할을 해왔다.

AI 시대의 도래와 함께 GPU가 AI의 ‘두뇌’ 역할을 한다는 사실이 입증되면서 엔비디아는 이를 기반으로 AI 컴퓨팅 기업으로 새롭게 도약하고 있다.

엔비디아는 GPU 특유의 병렬처리 방식이 대규모 연산 및 빅데이터 처리에 효과적이라는 점을 앞세워 AI의 기반이 되는 딥러닝을 구현하고, 이를 자율주행차, 가상현실, 스마트시티 등 미래 첨단 기술 분야와 교통, 금융, 정부/국방, 헬스케어 등 다양한 산업 분야에 적용하는데 앞장서고 있다.

6개월마다 차세대 제품을 발표한다는 목표 하에 전체 직원의 70%를 개발자로 채용할 정도로 제품 혁신을 위해 끊임없이 노력하고 있다.

이러한 노력의 결과 GPU의 컴퓨팅 성능은 비약적으로 발전하고 있다. 엔비디아는 “기존 CPU 기반의 무어의 법칙은 매년 50%의 성능 향상을 해왔는데 반도체의 물리적 한계에 부딪히며 연간 10% 수준으로 둔화되고 있다. 반면 GPU는 칩에서 소프트웨어에 이르는 전반적인 성능 향상에 힘입어 여전히 매년 50%의 성능 향상을 지속하고 있다”고 밝혔다.

이러한 성장을 이끌어온 엔비디아는 2050년에는 현재보다 1,000배 빠른 속도의 GPU를 제공할 수 있을 것으로 보고 있다. 2017년 5월 열린 ‘엔비디아 GPU 테크놀로지 컨퍼런스(GPU Technology Conference)’에서 미래 AI 및 고성능 컴퓨팅의 발전을 선도할 가장 강력한 GPU 컴퓨팅 아키텍처인 볼타(Volta)를 발표했다.

엔비디아의 AI 기술 및 제품은 ▲자율주행차 ▲스마트시티 ▲로보틱스 등 크게 3개 부문으로 구성돼 있다.

먼저 자율주행차 부문의 대표 제품은 2016년에 발표한 자동차 컴퓨팅 플랫폼인 ‘엔비디아 드라이브 PX 2(NVIDIA DRIVE PX 2)’이다.

‘드라이브 PX 2’는 파스칼 아키텍처 기반 GPU 2개와 테그라 프로세서 2개를 넣어 1초에 24조회에 달하는 작업을 처리한다. 딥러닝 기능을 탑재해 자율 주행 중 만날 수 있는 여러 가지 위협들을 올바르게 인식하고 안전한 운행을 돕는 역할을 수행한다.

◆자동차 컴퓨팅 플랫폼 ‘엔비디아 드라이브 PX 2’ = ‘엔비디아 드라이브 PX 2는 차량에 탑재된 비디오 카메라와 레이더, 초음파 센서 등 다양한 센서들을 통해 입력되는 정보들을 결합해 도로 위의 파편, 다른 운전자의 돌발행동, 공사 중인 도로와 같은 예외적인 상황을 인식하고 이에 맞춰 주행한다거나, 눈, 폭우, 안개, 앞이 보이지 않는 심야 주행 등 악조건에서도 뛰어난 주변 환경을 인식하는 능력을 발휘해 안전한 주행을 하는 것이 가능하다.

이처럼 사물 및 사람을 인식하고 멈춰야 할지 또는 피해야 할지를 파악하려면 인식 후에 사물을 분류하는 매우 복잡한 처리과정이 필요한데, 이러한 과정을 지원하기 위해 엔비디아는 ‘드라이브웍스(DriveWorks)’라는 소프트웨어 툴을 제공하고 있다.

자율주행자동차 개발자들의 개발 및 테스트를 위한 다양한 라이브러리, 모듈 등으로 구성된 드라이브웍스는 주변 환경 측정, 데이터 수집, 동기화, 기록, 처리에 이르기까지 모든 프로세서에서 복잡한 파이프라인(몇 가지의 특수한 작업들을 병렬 처리하도록 설계된 하드웨어 기법) 알고리즘 과정에 활용되는 센서 데이터의 흐름을 효율적으로 관리한다.

이밖에 엔비디아는 ‘디짓(DIGITS)’이라는 개발자 도구를 제공, 자율주행차량의 딥러닝 트레이닝 및 이를 통해 도출되는 결과를 적재적소에 활용할 수 있는 최적의 솔루션을 갖추고 있다.

디짓은 엔비디아 GPU 기반 시스템에서 실행 가능한 신경망 개발, 트레이닝 및 시각화 도구로 일반적인 PC에서부터 아마존 웹 서비스의 수퍼컴퓨터, 페이스북의 빅서(Big Sur) 오픈랙 호환 하드웨어에 이르기까지 다양한 영역에서 활용 가능하다.

<그림 1> 자율주행차 분야의 엔비디아 엔드투엔드 딥 러닝 플랫폼

◆지능형 동영상 분석 플랫폼 ‘엔비디아 메트로폴리스’ = 스마트시티 부문의 대표 제품은 지능형 동영상 분석 플랫폼인 ‘엔비디아 메트로폴리스(NVIDIA Metropolis)’이다.

올해 5월에 개최된 ‘GPU 테크놀로지 컨퍼런스(GTC 2017)’에서 공개된 엔비디아 메트로폴리스는 공공 안전, 교통 관리, 자원 최적화 관련 애플리케이션의 동영상 스트림에 딥러닝을 적용해 보다 안전하고 스마트한 도시 환경을 지원하는 플랫폼이다.

<그림 2> AI 도시를 구현하는 메트로폴리스 지능형 동영상 분석 플랫폼

동영상은 세계에서 가장 많은 데이터를 생성하고 있으며, 공공재산, 대중교통, 상업 건물 및 도로 등의 영역에 배치된 수억 대의 카메라를 통해 포착되고 있다. 2020년까지 누적 카메라 수는 약 10억 대에 이를 전망이다.

지능형 동영상 분석은 딥러닝 기반의 카메라, 현장 설치 동영상 녹화 장치 및 서버, 클라우드를 통해 즉각적인 동영상 모니터링에 정확성과 확장성을 부여해 이런 문제를 해결하고 있다.

고성능 딥러닝 추론은 엔비디아 젯슨(NVIDIA Jetson) 임베디드 컴퓨팅 플랫폼을 통해 단말에서 이뤄지며, 엔비디아 테슬라(NVIDIA Tesla) GPU 가속기가 탑재된 서버와 데이터센터를 거치게 된다. 풍부한 데이터 시각화는 엔비디아 쿼드로(NVIDIA Quadro) 전문가용 그래픽을 기반으로 진행된다.

그리고 전체 엣지-투-클라우드 플랫폼은 제트팩(JetPack), 딥스트림(DeepStream), 텐서RT(TensorRT) 등 엔비디아의 다양한 소프트웨어 개발 키트로 지원된다.

◆로봇 시뮬레이터 ‘엔비디아 아이작’ = 로보틱스 부문의 대표 제품은 로봇 시뮬레이터인 엔비디아 아이작(NVIDIA Isaac)이다.

GTC 2017에서 소개된 아이작은 인텔리전트 머신의 구축 및 트레이닝 과정을 근본적으로 단순화하는 획기적인 기술이다. 아이작은 시뮬레이션, 자율 내비게이션 스택, 배포용 임베디드 젯슨 등 인텔리전트 시스템의 개발 및 구축을 위한 엔드-투-엔드 로봇기술 플랫폼이다.

<그림 3> 인텔리전트 시스템의 개발 및 구축을 위한 로봇기술 플랫폼

아이작은 인텔리전트 머신이 실제 배포되기 전, 첨단 비디오게임 및 그래픽 기술을 기반으로 시뮬레이션된 현실 세계 조건(real-world condition)에서 머신을 트레이닝 할 수 있는 기술이다.

아이작은 AI 기반의 소프트웨어 플랫폼을 기반으로 실제와 같이 구현된 가상 환경에서 로봇을 트레이닝 시킨 후 이를 통해 확보된 지식을 현실 세계에 배포되는 로봇에 전송함으로써, 기존의 로봇 구축 과정을 크게 향상시킨다.

아이작은 에픽게임즈(Epic Games)의 고성능 시뮬레이션 및 첨단 실시간 렌더링 개발 도구인 언리얼 엔진 4(Unreal Engine 4)를 활용한다. 가상 환경 내에서의 작업을 통해 개발자들은 딥러닝 트레이닝을 이용한 방대한 테스트 시나리오를 설정하고, 설정된 테스트 시나리오를 단 수분 내로 시뮬레이션 할 수 있다.

시뮬레이션을 성공적으로 완료하고 난 후에는 해당 정보를 신속하게 현실 세계의 로봇들에게 전송할 수 있다. 이후 개발자들은 로봇 테스트 방식을 반복 및 수정하고, 축적된 정보들을 가상 환경과 실제 환경 간에 주고받을 수 있다. 아이작 내에서의 시뮬레이션은 거의 실제와 흡사하고 신속하게 수행될 수 있어, 기존의 개발 방식과 비교해 최종 결과물에 적용되는 변경 사항의 수도 적어진다.

자율 AI 개발을 목적으로 시작된 아이작은 로보틱스 레퍼런스 플랫폼(Robotic Reference Platform)들을 지원한다. 이러한 젯슨 기반 플랫폼으로는 드론, 무인육상차량(UGV), 무인선박(USV) 및 인간지원로봇(HSR) 등이 있다.

레퍼런스 플랫폼은 실전에서 실험이 가능한 젯슨 기반의 기본 기술을 제공하며, 아이작 프로그램은 앞으로 새로운 플랫폼 및 로봇을 포함하는 방향으로 확대될 예정이다.

<그림 4> AI 연구 및 개발용 젯슨이 탑재된 로보틱스 레퍼런스 플랫폼

◆볼보·테슬라모터스, ‘드라이브 PX 2’ 채택 = 엔비디아의 이러한 AI 기술 및 제품은 자율주행차, 동영상 분석, 로봇 부문 등에서 활용되고 있다.

엔비디아의 드라이브 PX 2를 최초로 채택한 자동차 브랜드는 안전의 대명사로 알려진 볼보이다.

볼보는 2018년에 세계 최초로 자율주행을 공개적으로 테스트하면서 고객들에게 드라이브 PX 2 기술이 탑재된 XC90 럭셔리 SUV 100대를 리스해 줄 예정이다. 이 프로젝트는 볼보의 고향이라 할 수 있는 스웨덴의 도시 예테보리(Gothenburg) 인근에서 진행된다.

이어 미국 전기자동차 기업 테슬라모터스 역시 엔비디아 드라이브 PX 2를 탑재할 것이라고 발표했다. 드라이브 PX 2는 기존 테슬라모터스 자율주행 시스템의 40배에 달하는 연산 처리 성능을 제공하며, 시각 정보, 음파 탐지, 레이더 등 다양한 유형의 데이터를 처리하기 위해 테슬라모터스에서 자체 개발한 신경망 네트워크를 구동할 예정이다.

이밖에 엔비디아 드라이브 PX 2의 이전 모델인 엔비디아의 드라이브 PX는 현재까지 아우디, BMW, 다임러, 포드 등 50여 개의 자동차 제조사 및 연구 기관에서 자율주행 개발에 채택돼 사용되고 있다.

이처럼 엔비디아는 데이터 연산에 높은 정확도와 실시간 응답성을 제공하는 다양한 기술을 통해 자율주행차 부문의 지속적인 혁신을 이끌며 산업 발전을 가속화해 나가고 있다.

◆한화테크윈 등 50여개사, ‘엔비디아 동영상 분석 플랫폼’ 활용 = 엔비디아의 동영상 분석 플랫폼을 활용하고 있는 곳은 50여개의 엔비디아 AI 도시 파트너사들이다. 하이크비전(Hikvision), 아비질론(Avigilon), 다후아(Dahua), 마일스톤(Milestone), 한화테크윈 등이 대표적이다.

엔비디아가 구상 중인 ‘지능형 영상분석 플랫폼’은 딥러닝 기술을 기반으로 한 인공지능 GPU를 카메라나 영상 저장장치 등에 탑재해 더욱 효율적으로 정보를 제공하는 운영 플랫폼이다.

한화테크윈은 이를 적용한 AI 카메라와 저장장치 개발에 주력할 예정이다.

드론 및 로봇 개발에 활용될 수 있는 엔비디아 젯슨(NVIDIA Jetson) TX1 개발키트는 자율주행 로봇제조사인 마블(Marble)에서 채택해 샌프란시스코에서 처음으로 상용 배달 로봇을 구현했다.

마블 로봇은 AI 및 컴퓨터비전을 사용해 사람, 자동차, 반려동물 등 여러 물체를 포착해내고 목적지까지 안전하고 효율적인 주행을 설계한다. 이같이 엔비디아는 로봇 부문에서도 계속해서 협력 사례를 구축해가고 있으며, 퍼스트(First) 로봇 공학 경진대회의 지속적인 후원으로 전 세계 학생들의 과학 기술 연구를 돕고 있다.

스폰서십 외에 엔비디아는 팀이 딥러닝 및 오픈 컴퓨터 비전 모듈은 물론 로봇 제작을 위한 젯슨 TX1 개발자 키트를 비롯해 다양한 온라인 교육 리소스에 대해 제한없이 접근 가능하도록 지원한다. 또한 팀이 직원들과 만나고 기술을 직접 체험할 수 있는 일련의 퍼스트 이벤트(FIRST events)를 진행하고 있다.

◆‘엔비디아 AI 랩’ 전세계 다양한 프로젝트 지원 = 엔비디아는 엔비디아 AI 랩(NVAIL)을 통해 전세계 AI 연구진들의 다양한 프로젝트를 지원하고 있다.

NVAIL에는 토론토 대학, 몬트리올 대학, UC 버클리 대학, 매사추세츠공과대학(MIT), 스탠포드 대학교, 도쿄 대학교, 중국 칭화 대학교, 스위스의 달레 몰레 인공지능연구소(Dalle Molle Institute for Artificial Intelligence) 등 세계 20대 명문 대학이 포함돼 있다.

그 중 토론토 대학 연구진은 보급형 자율주행차를 개발하고 있다. 컴퓨터과학연구소 교수이자 우버의 첨단 기술 그룹을 총괄하는 우터슨 교수는 자율주행차가 누구나 이용 가능한 수단이 되어야 한다는 신념을 갖고 있다.

우터슨 교수에 따르면 라이다(LiDAR), 3D 센서, 수기 표시 지도 등 일부 자율주행차 기술에는 미화 10만 달러 이상의 비용이 들어간다고 한다. 이에 따라 우터슨 교수의 연구진은 저렴한 센서와 위성 데이터 같은 기술을 사용해 인식, 위치 결정, 매핑을 하는 알고리즘을 개발하고 있다.

또한 몬트리올 대학 연구진은 유전 데이터를 통한 질병 예측 및 예방에 관한 연구를 진행 중이다. 현대의 유전형(genotyping) 분석 방법은 500만개의 인간 유전자 변형을 대상으로 한다. 이중 일부는 특정 질병의 발병 위험의 지표가 된다. 연구진은 딥러닝을 사용해 각 변형이 질병 예측에 얼마나 유용한지, 변형간의 연관 관계가 있는지 여부를 판단하고 이들 요인의 상대적 중요성을 가늠하는 연구를 수행하고 있다.

UC 버클리에서는 학습경험이 없는 작업들을 수행할 수 있는 로봇을 개발하고 있다. 대다수의 로봇들은 택배 배달, 진공 청소, 수술 보조 등 한 가지 업무에 특화되어 있어 새로운 업무 앞에서는 속수무책이다.

엔비디아 DGX가 최초 도입된 UC 버클리 AI 연구소에서는 개발자들의 도움 없이도 로봇들이 한 번도 접하지 않은 상황을 이해할 수 있도록 개발을 진행하고 있다.

다양한 산업분야의 기업들과 협력관계 구축 = 엔비디아는 지능정보산업 전반에 걸쳐 폭넓은 파트너십을 맺고 있다. 여기에다 자동차, 의료기기 등 다양한 산업 분야의 기업들과도 협력을 수행하고 있다.

구글, 애플을 비롯해 중국 BAT(바이두·알리바바·텐센트) 등 글로벌 기업 대부분이 엔비디아 제품을 사용하고 있다. 한국에서 엔비디아 제품을 쓰고 있는 곳은 네이버, 카카오, 삼성전자, 이동통신 3사 등이 대표적이다.

최근 KT는 AI 수퍼컴퓨터 DGX 25대를 KT융합기술원 AI 테크센터에 구축해 국내의 새로운 딥러닝 시스템 구축 및 자사의 다양한 서비스의 개발에 활용하고 있다.

또한 SK텔레콤과 전략적인 제휴를 맺고 국내 첫 상용화 목표로 자율주행차를 개발하고 있다. 올해 5월에 이뤄진 이 업무 협약은 자율주행차의 핵심 기술인 3D 초정밀 지도 제작, 5G 차세대 네트워크 기반 차량통신(V2X), 두뇌 역할의 자율주행 플랫폼 등의 개발을 뼈대로 하고 있다.

한편 엔비디아 코리아는 최신 딥러닝 기술 및 이론을 제공하는 글로벌 교육 세션인 ‘엔비디아 딥 러닝 인스티튜트(NVIDIA DEEP LEARNING INSTITUTE)’를 매달 국내에서 개최하며 국내 AI 관련 전문가 양성에 노력하고 있다. 또한 국내 기업들과의 기술 협력 등으로 관련 생태계의 구축에도 앞장서고 있다.

<박시현 기자> pcsw@bikorea.net