AI 칩은 동시 작업 부하를 처리합니다.

이 회사는 또한 개발자가 사용할 수 있는 자율 주행 차량용 AI 모델을 제공할 것입니다.

Nvidia CEO Jensen Huang은 중국 쑤저우에서 열린 GPU 기술 컨퍼런스(GTC)에서 회사 자동차 포트폴리오의 차세대 SoC인 Drive AGX Orin을 소개하는 무대에 올랐습니다.

Orin은 CES 2018에서 불과 2년 전에 출시된 Drive AGX Xavier를 따릅니다. Xavier는 차량의 AI 가속을 위한 Nvidia의 현재 주력 SoC입니다.

170억 개의 트랜지스터가 있는 Orin은 90억 개의 트랜지스터가 있는 Xavier 크기의 거의 두 배이며 거의 7배의 성능(INT8 데이터의 경우 200 TOPS)을 제공합니다. Orin은 그 크기에도 불구하고 Xavier보다 3배의 전력 효율성을 제공한다고 회사는 말했습니다.

“[이것은] [성능]의 엄청난 향상이지만 TOPS에 관한 것만이 아니라 매우 복잡한 워크로드를 위해 설계되는 아키텍처, 자율 차량 내부에서 실행되어야 하는 매우 다양하고 중복되는 알고리즘에 관한 것입니다. Nvidia의 자동차 부문 수석 이사인 Danny Shapiro는 "오늘의 Xavier와 미래의 Orin이 처리합니다."라고 말했습니다.

Nvidia CEO Jensen Huang이 중국에서 열린 회사 GPU 기술 컨퍼런스에서 청중에게 Orin을 소개합니다(이미지:Nvidia)

Orin은 차세대 Nvidia GPU 코어, 새로운 딥 러닝 및 컴퓨터 비전 가속기와 함께 12개의 Hercules ARM64 CPU를 사용할 예정이며 회사에서는 공개하지 않았습니다.

ISO 26262 ASIL-D 안전 수준을 달성하면서 많은 신경망 및 기타 애플리케이션을 동시에 실행해야 하는 자율 차량(레벨 2에서 레벨 5까지의 설계 전반) 및 로봇 공학에 사용됩니다. Nvidia Drive 플랫폼을 사용하여 Orin은 Xavier와 호환되는 소프트웨어가 될 것입니다.

Orin 제품군에는 단일 아키텍처를 기반으로 하는 다양한 구성이 포함되며 2022년에 고객 생산 실행에 사용할 수 있습니다.

연합 학습

Nvidia는 Didi와의 파트너십도 발표했습니다. Didi는 앱 기반 운송 제공업체(Uber와 유사)로 아시아, 라틴 아메리카 및 호주에서 활동하고 있습니다.

Didi는 데이터 센터에서 머신 러닝 알고리즘 훈련을 위해 Nvidia GPU를 사용하고 레벨 4 자율 차량의 추론을 위해 Nvidia Drive 플랫폼을 사용할 것입니다. 회사는 지난 8월 자율주행 사업부를 별도의 회사로 분사했다. 또한 Nvidia GPU를 기반으로 고객을 위한 가상 GPU 클라우드 서비스도 출시할 예정입니다.

별도의 발표에서 Nvidia는 Nvidia Drive용으로 개발한 심층 신경망(DNN)을 위해 사전 훈련된 모델을 자율 차량 개발자에게 무료로 제공할 것이라고 밝혔습니다. 여기에는 신호등 및 표지판은 물론 차량, 보행자 및 자전거와 같은 기타 물체를 감지하기 위한 모델이 포함됩니다. 여기에는 경로 인식, 시선 감지 및 제스처 인식 알고리즘도 포함됩니다.

Orin은 200 TOPS, Xavier의 7배 성능, 3배의 전력 효율성 제공(이미지:Nvidia)

중요한 것은 이러한 모델은 회사에서 제공하는 도구를 사용하여 사용자 지정할 수 있고 연합 학습을 사용하여 업데이트할 수 있다는 것입니다. 연합 학습은 중앙 모델이 여러 소스의 교육 결과로 업데이트되기 전에 데이터 프라이버시를 보호하면서 에지에서 로컬로 교육을 수행하는 기술입니다.

엔비디아의 젠슨 황(Jensen Huang) CEO는 “AI 자율주행차는 전 세계에서 다양한 데이터 세트로 작동하는 데 필요한 소프트웨어 정의 차량”이라고 말했다. “AV 개발자에게 DNN 및 고급 학습 도구에 대한 액세스를 제공하여 여러 데이터 세트에 대해 최적화함으로써 데이터 소유권과 개인 정보를 유지하면서 회사와 국가 간에 학습을 공유할 수 있습니다. 궁극적으로 우리는 글로벌 자율주행차의 현실을 가속화하고 있습니다.”