차세대 자동차 반도체:레벨 5 무인 자동차의 핵심

전자 및 센서 내부자

미래의 완전 자율주행차에 전력을 공급하는 데 필요한 차세대 반도체를 살펴보세요. (이미지 :연구원)

샌프란시스코 주변을 운행하는 무인 로봇택시와 올해 판매된 신차의 절반 이상에 탑재된 첨단 운전자 지원 기능은 자율주행차 기술이 얼마나 발전했는지를 보여줍니다. 그러나 전문가들은 어떤 상황에서도 어디든 스스로 운전하는 자동차인 레벨 5 자율주행이라는 약속을 이행하려면 차세대 반도체가 필요하다고 말합니다.

Mary Lou Dorf 대학 컴퓨터 과학 및 공학 교수인 Valeria Bertacco는 "자동차는 한동안 바퀴 달린 컴퓨터로 여겨졌지만 완전한 자율성을 달성하려면 이동하는 데이터 센터와 비슷해야 합니다."라고 말했습니다. "이런 도약을 이루기 위해 자동차 산업에는 더 빠르고 저렴하며 전력 소모가 적고 내구성이 뛰어난 칩을 위한 새로운 재료, 아키텍처, 시스템 및 제조 공정이 필요할 것입니다."

미시간 대학교 연구진은 글로벌 업계 리더들과 협력하여 AV 컴퓨팅 시스템을 재구상하고 있습니다. 이 노력은 미시간 주에서 imec, KLA, Michigan Economic Development Corporation, Washtenaw Community College 및 General Motors를 포함하는 Michigan Semiconductor Talent and Technology for Automotive Research(mstar) 이니셔티브에 1,000만 달러를 지원합니다.

자동화된 차량에는 자율성의 각 수준에 따라 기하급수적으로 증가하는 엄청난 컴퓨팅 성능이 필요합니다. 컴퓨터 과학 및 엔지니어링 부교수인 Reetuparna Das는 "이것은 제한된 임베디드 시스템입니다."라고 말했습니다. "보다 효율적인 AI 하드웨어에 대한 필요성은 잘 알려져 있습니다. 이는 수십억 달러 규모의 시장입니다."

작년에 반도체 업계 대표자들은 Mcity 테스트 시설을 둘러보고 지평선을 바라보았습니다. 대만에 본사를 둔 TSMC의 자동차 사업 개발 부서를 이끄는 Michael Sun은 "사람들이 이러한 측면을 해결하기 위해 함께 모이는 것을 보니 반갑습니다."라고 말했습니다. “저는 이 분야에서 오랫동안 일해왔고 지금은 많은 추진력이 있다고 생각합니다.”

오늘날 AV의 딥 러닝 네트워크 모델은 생물학적 두뇌의 구조를 느슨하게 모방하지만 훨씬 덜 효율적으로 작동합니다. 필터링되지 않은 데이터의 연속 스트림을 처리하여 작동합니다. UM 연구자들은 구조보다는 뇌의 행동을 모방하는 접근 방식을 개발하고 있습니다. 마치 우리의 뇌와 눈이 함께 작용하여 주의를 걸러내고 집중하는 것과 마찬가지로 대비, 움직임, 갑작스러운 사건에 영향을 미칩니다.

그들은 텅스텐 산화물 멤리스터 기술과 "스파이킹 신경망" 동반 알고리즘을 기반으로 하는 뉴로모픽 칩이라는 보다 효율적인 프로세서를 테스트하고 있습니다. "뉴로모픽 센서는 기존 카메라처럼 프레임을 캡처하지 않습니다. 대신 각 픽셀의 변화를 독립적으로 감지합니다."라고 기계 공학과 교수인 Wei Lu는 말했습니다.

기존의 "시스템 온 칩" 아키텍처에는 단일 실리콘 조각에 모든 구성 요소를 인쇄하는 것이 포함되지만, AV의 컴퓨팅 요구 사항은 물리적 크기와 복잡성 측면에서 한계를 뛰어 넘습니다. 칩렛 접근 방식에는 보다 맞춤화되고 내구성이 뛰어난 시스템을 구축하기 위해 회로 기판에 혼합 및 일치할 수 있는 더 작은 모듈식 구성 요소가 포함됩니다. U-M 연구원들은 움직이는 차량에서 수년간 작동할 수 있는 보다 강력한 칩렛 통신 프로토콜을 개발하고 있습니다. Fawwaz T. Ulaby 대학 전기 및 컴퓨터 공학 교수인 Mike Flynn은 “칩렛 통신은 강력해야 할 뿐만 아니라 에너지 및 대역폭 측면에서도 효율적이어야 합니다.”라고 말했습니다. “고속화와 저전력화에도 노력하고 있습니다.”

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