엔비디아가 자율주행자동차를 개발하기 위한 시뮬레이션에서 인공지능(AI)의 가능성을 소개했다.

자율주행차의 시뮬레이션은 실제 주행 테스트를 완전히 대신할 수는 없지만, 자율주행 시스템의 검증과 개발을 더욱 빠르고 효과적으로 할 수 있는 수단으로 중요성이 높아지고 있다. 시간, 날씨, 교통 상황 등 방대한 양의 복잡한 시나리오를 주행 테스트만으로 검증하는데는 물리적인 한계가 있다. 또 특정한 시나리오 검증을 위해서 중요한 이벤트가 항상 발생하는 것이 아니다. 때문에 시나리오 데이터를 입력해 가상 환경을 빠르게 구현할 수 있는 시뮬레이션이 대안으로 꼽히는 것이다. 자율주행차에 탑재할 새로운 소프트웨어를 개발하는 과정에서도 기존에 진행한 시뮬레이션 데이터를 재활용해 빠르게 검증하고, 안전성을 확보한 후 실제 자동차에 소프트웨어를 탑재할 수 있다.

엔비디아의 오토모티브 담당 시니어 디렉터인 대니 샤피로는 자율주행차를 시뮬레이션하는 과정에서 인공지능의 역할이 크다고 설명했다. 예를 들어, 시뮬레이션 과정에서 도로 위로 뛰어드는 사슴을 자율주행 시스템이 감지하지 못했을 경우에 사슴을 인지할 수 있을 때까지 신경망 기반의 강화 학습을 하게 된다. 이 학습 과정을 반복하면서 시스템의 부족한 점을 발견하고 개선하는 것이 시뮬레이션의 이점이라는 것이다. 시뮬레이션을 통해 안전성이 확보되었다고 판단하면 이 시스템을 실제 도로 주행 테스트에 적용하게 된다.

▲ 엔비디아의 대니 샤피로 오토모티브 담당 시니어 디렉터는 “인공지능은 자율주행 시뮬레이션의 정확성과 안전성을
효과적으로 높일 수 있는 기술”이라고 설명했다.

지난 3월 엔비디아가 발표한 드라이브 컨스텔레이션(NVIDIA DRIVE Constellation)은 자율주행차의 시뮬레이션을 위한 플랫폼이다. 드라이브 컨스텔레이션 시뮬레이터(DRIVE Constellation Simulator)와 드라이브 컨스텔레이션 비히클(DRIVE Constellation Vehicle)이라는 두 개의 병렬 서버로 이뤄져 있으며, 가상 공간에서 자동차의 주행 시뮬레이션을 하는 SIL(Software-in-the-Loop)과 여기서 만들 센서 데이터를 기반으로 자율주행 하드웨어를 시뮬레이션하는 HIL(Hardware-in-the-Loop) 테스트를 진행한다. 엔비디아는 드라이브 컨스텔레이션을 포함해 컴포넌트 레벨의 SIL부터 시스템 레벨의 HIL, 그리고 도로 주행 테스트까지 폭 넓은 시뮬레이션 솔루션 라인업을 제공한다.

▲ 엔비디아 드라이브 컨스텔레이션은 가상 테스트와 하드웨어 테스트를 위한 서버로 이뤄진 시뮬레이션 플랫폼이다.

또한, DGX-2H 서버 96개를 탑재한 DGX 슈퍼포드(DGX SuperPOD)는 GPU 컴퓨팅 기술을 바탕으로 하는 대규모의 슈퍼 컴퓨터 시스템이다. 국내서는 현대모비스가 DGX 슈퍼포드를 구축해 자율주행 시스템의 신경망 학습에 활용할 것으로 알려졌다.

샤피로 시니어 디렉터는 “엔비디아는 자율주행차의 훈련, 시뮬레이션, 운전 등을 포괄하는 엔드 투 엔드 인공지능 플랫폼을 가지고 있으며 안전성, 퍼포먼스, 에너지 효율을 갖춘 자율주행 솔루션을 개발하고자 노력하고 있다. 수백 개 파트너사가 참여하고 있는 개방형 플랫폼을 통해 고객사가 자율주행 애플리케이션을 구축하는데 엔비디아의 기술을 사용할 수 있도록 돕는다”고 소개했다.

▲ 엔비디아는 SIL, HIL, 도로 주행 테스트 등 시뮬레이션 솔루션을 갖추고 있다.