[전문가기고]자율주행차 개발을 위한 딥러닝 기반 고성능 컴퓨팅 기술

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김형진 한컴MDS 이사.

4차 산업혁명이 도래함에 따라 정보기술(IT) 기업뿐만 아니라 제조·유통·서비스업에 이르기까지 모든 분야에 걸쳐 정보통신기술(ICT) 융합이 이뤄지고 있다. 많은 국가가 성과를 가속시키기 위해 노력하고 있는 가운데 우리 정부도 4차 산업혁명 기술 선점을 위한 청사진을 발표하고 기술 개발을 촉진하기 위한 정책을 수립하는 등 제도 지원 방안을 마련하고 있다. 4차 산업혁명은 빅데이터, 사물인터넷(IoT), 자율주행, 인공지능(AI) 등 기술에 의해 주도되고 있다. 그 가운데 AI는 다양한 산업 분야에 적용할 수 있어 매우 중요한 기술로 꼽히고 있다. AI가 적극 적용되는 분야 가운데 하나가 바로 자율주행자동차다. AI로 기술 혁신을 가속시킬 수 있을 것으로 예상된다. 대형 자동차 제조사뿐만 아니라 스타트업 등 많은 기업이 AI를 활용, 자율주행 기술을 구현하고 있다.

자율주행차는 주변 도로와 환경, 주변 차량 등 데이터를 다양한 센서로 수집해서 차량 컴퓨터가 판단한 뒤 주행을 제어한다. 주변 상황을 인지해 위험을 피하면서 운전하는 동시에 실시간 교통 정보도 파악해야 하고, 돌발 상황에도 대응해야 한다. 이를 구현하기 위해 카메라·레이더·초음파·위성항법장치(GPS) 같은 다양한 센서가 탑재되고, 센서는 대량의 데이터를 생성하게 된다. 자율주행차가 쏟아내는 데이터를 융합해서 차를 제어하는데 필요한 기술이 바로 딥러닝이다. 컴퓨터가 이미지, 소리, 텍스트 등 많은 양의 데이터를 이해할 수 있도록 돕는다.

자율주행차와 같이 데이터가 기하급수로 증가하는 시대의 딥러닝 연산에는 고성능 컴퓨팅이 필수다. 고속 딥러닝 연산은 그래픽처리장치(GPU)를 활용한 병렬 처리 기술을 활용하면 매우 효과 높게 처리할 수 있다. GPU가 빅데이터 처리와 같은 연산 작업에 특화된 이유는 구조 특징 때문이다. GPU는 중앙처리장치(CPU) 대비 수십 배나 많은 코어를 탑재하고 있다. GPU는 딥러닝 같은 매우 복잡한 연산에 최적화된 코어 다수를 병렬로 실행하기 때문에 매우 우수한 성능을 보인다.

즉 CPU와 GPU 연산장치 성능은 고속으로 연산하는지 대량으로 처리하는지에 따라 차이가 있다. CPU를 1개 차로를 고속으로 달리는 화물차에 비유한다면 GPU는 여러 차로를 동시에 달리면서 화물을 나르는 것에 비유할 수 있다. 이에 따라 GPU는 동일한 시간에 더 많은 화물을 나를 수 있다. 최근에는 데이터 용량이 커짐과 동시에 연산장치 병렬화 정도에 따라 성능이 결정된다.

이러한 병렬 연산의 기초는 CUDA다. CUDA는 GPU에서 수행하는 병렬 처리 알고리즘을 C언어를 비롯한 산업 표준 언어를 사용해서 구현할 수 있도록 해 준다. 기존 CPU 서버에 GPU를 추가 장착하고, 기존 API 모델을 CUDA 프로그래밍을 하거나 오픈ACC를 사용해 가속시키면 적은 비용으로 효율 높은 개발을 할 수 있다.

현재 세계 주요 국가들은 머신러닝, 데이터 과학 분야 환경 조성을 위해 고성능 컴퓨팅 기술에 투자를 아끼지 않고 있다. 미국은 제도 지원을 통해 기술 개발을 주도하고 있고, 지속 투자로 엑사스케일 프로젝트를 발족하는 등 고성능 컴퓨팅 시장을 선도하고 있다. GPU 제조사인 엔비디아가 자율주행 자동차 업계에서 주목 받는 이유는 고성능 컴퓨팅 경쟁력을 보유하고 있기 때문이다. 엔비디아는 AI·자율주행 전문 업체를 표방하고 있으며, 자율주행 부문에서 320개 이상 글로벌 파트너와 협력하고 있다. 중국은 슈퍼컴퓨터 관련 연구에 국가 주도로 연간 1조원 이상을 투자, 자체 개발 세계 2위 슈퍼컴퓨터를 보유하고 있다.

데이터가 폭증하는 4차 산업혁명 시대에는 데이터를 처리하고 활용하는 역량이 핵심 경쟁력이다. 자율주행차의 다양한 센서로부터 생성되는 대용량 데이터와 주행 데이터를 얼마나 확보하고 어떻게 처리 및 활용하는지가 관건인 셈이다. 이 빅데이터를 빠르게 처리하기 위해서는 GPU를 활용한 병렬 처리 기술 기반의 고성능 컴퓨팅이 필수라 할 수 있다. AI 기술의 연구 범위와 규모가 급속히 확장됨에 따라 우리나라에도 이 수요를 충족시킬 수 있는 고성능 컴퓨팅과 자율주행 기술 투자 및 인프라 확보가 필요하다.

김형진 한컴MDS SCS사업부장(이사) hyungjin@hancommds.com


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