Nvidia가 Mercedes-Benz를 위한 최선의 선택인가요?

6월 24일 이른 아침, 엔비디아의 창립자이자 CEO인 젠슨 황(Jensen Huang)과 메르세데스-벤츠 자동차 그룹(Mercedes-Benz Cars Group)의 글로벌 회장인 올라 켈레니우스(Ola? Kllenius)는 두 회사가 공동으로 개발할 것이라고 발표했습니다. "소프트웨어 정의 차량"으로, 차세대 Mercedes-Benz 모델부터 NVIDIA의 DRIVE AGX Orin 컴퓨팅 플랫폼이 탑재될 예정입니다. 즉, 차세대 Mercedes-Benz 차량의 자율주행 기능은 차세대 NVIDIA DRIVE 플랫폼에 의해 구동될 것입니다.

불과 5일 전, 메르세데스-벤츠의 모회사인 다임러는 자율주행 분야에서 BMW와의 협력 중단을 발표했다. 분명히 메르세데스-벤츠의 '원활한 연결'은 신중하게 고려됐지만 그렇지 않았다. 순간의 결정에 박차를 가합니다. 그렇다면 Mercedes-Benz는 왜 칩 공급업체 Nvidia의 계열사로 전환했을까요? NVIDIA는 자율주행 분야에서 어떤 장점을 갖고 있나요?

엔비디아의 발전 경로

대부분의 사람들이 보기에 엔비디아(Nvidia Corporation)는 가전제품 분야에서 그래픽 카드 칩 공급업체인 GPU(그래픽 프로세서)를 갖고 있다. 라고 말하기는 하지만 사실 1993년에 설립된 엔비디아는 현재 데이터센터 시장에서 매우 경쟁력이 있으며, 미래 AI 시대에 요구되는 고성능 컴퓨팅 분야에서 좋은 선점 우위를 확보하고 있습니다. 세계 상위 500대 슈퍼컴퓨터 중 130개 이상의 시스템이 NVIDIA의 GPU 가속 솔루션을 사용합니다.

동시에 NVIDIA는 자율주행을 위한 고성능 칩에 대한 수요가 아직 규모에 도달하지 못한 상황에서 예리한 시장 통찰력을 바탕으로 이 시장에 빠르게 진입했습니다. 이제 NIVDIA의 자율 주행 솔루션을 언급할 때마다 DRIVE?PX 시리즈가 떠오를 것입니다. 2015년 GTC 그래픽 기술 컨퍼런스에서 NVIDIA는 완전한 자율 주행 기능을 갖춘 DRIVE PX(Project DAVE)를 기반으로 한 자율 주행 자동차를 시연했습니다.

DRIVE? PX에는 테그라가 탑재되어 있다? 도로 위의 다양한 차량을 능동적으로 식별하고 앞차가 문을 열고 있는지까지 감지한다. NVIDIA는 Google의 자율주행차 개선을 돕기 위해 Tegra 프로세서를 사용한 것으로 알려졌습니다. 1세대 자율주행 플랫폼 Drive?PX는 Audi A7에도 사용되었습니다.

1년 후(2016년) NVIDIA는 더욱 강력한 DRIVE?PX2 플랫폼을 출시했는데, 여기에 사용되는 CPU 컴퓨팅 성능은 GTX?Titan 노트북보다 2~3배 강력합니다. 과장된 12코어 프로세서입니다. 이는 Tesla가 출시되자마자 새 모델에 DRIVE?2 플랫폼을 탑재할 것이라고 발표한 이유이기도 합니다.

그러나 Drive?PX2에는 전기 자동차의 경우 전력 소비가 250W에 달할 정도로 배터리 수명에 영향을 미칠 뿐만 아니라 주행 거리도 감소한다는 단점이 있습니다. 그리고 학습능력도 뛰어나지 않습니다. 아마도 이것이 결국 Tesla가 자체 그래픽 처리 및 AI 칩 개발을 시작하게 된 이유 중 하나일 것입니다. 하지만 테슬라조차 지난해까지 자체 개발한 HW3 FSD 컴퓨터를 사용하기 시작하지 않았지만, 테슬라는 여전히 일부 데이터센터에서 이미지 처리를 위해 엔비디아 하드웨어를 사용하고 있다.

허점이 있으면 이를 개선하십시오. 이는 NVIDIA의 일관된 접근 방식입니다. 2018 CES 쇼에서 NVIDIA는 세계 최초의 자동 머신 프로세서 DRIVE? 90억 개가 넘는 트랜지스터를 갖춘 Xavier는 더 높은 처리 능력을 제공하고 초당 30조 개의 계산을 실행할 수 있으며, 동시에 더 낮은 전력으로 실행되고 30W만 소비합니다.

2017년 Baidu가 출시한 Apollo 자율주행 플랫폼은 DRIVE Xavier를 사용하며, 최근 출시된 Xpeng P7에도 Baidu와 Desay SV 03이 공동 개발한 NVIDIA Xavier 기반 자율주행 도메인 컨트롤러 IPU가 탑재되어 있습니다.

2019년 말 엔비디아는 자율주행 및 로봇을 위한 소프트웨어 정의 플랫폼인 엔비디아 드라이브 AGX 오린(NVIDIA DRIVE AGX Orin)을 출시했습니다. 트랜지스터는 초당 200조 개의 계산을 실행할 수 있으며 이는 NVIDIA의 이전 세대 Xavier 시스템 온 칩 성능의 거의 7배입니다. Orin은 자율주행차와 로봇에서 동시에 실행되는 수많은 애플리케이션과 심층신경망을 처리할 수 있으며, 시스템 안전 표준도 ISO 26262?의 ASIL-D 수준에 도달했습니다.

Mercedes-Benz에 더 적합한 선택

개방형 소프트웨어 정의 플랫폼인 DRIVE AGX Orin은 L2에서 L5까지 완전 자율 차량 개발을 위한 호환 아키텍처 플랫폼을 강화할 수 있습니다. , OEM이 크고 복잡한 소프트웨어 제품 라인을 개발하도록 돕습니다. 동시에 Orin과 Xavier는 모두 개방형 CUDA, TensorRT API 및 다양한 라이브러리를 통해 프로그래밍이 가능하므로 개발자는 일회성 투자로 여러 세대에 걸쳐 제품을 사용할 수 있습니다.

이러한 측면만으로도 자동차 회사들은 세계 최대 ADAS 시스템 공급업체인 모빌아이(인텔이 인수) 대신 엔비디아를 선택하는 경향이 더 커야 한다. 결국 모빌아이의 칩과 알고리즘은 긴밀하게 결합되어 있다. 그리고 패키지화된 자동차 회사는 자체 개발한 알고리즘을 사용하는 것이 거의 불가능합니다. 물론 모든 것에는 양면이 있습니다. 자동차 회사가 엔비디아의 칩을 사용하려면 높은 진입 비용과 공동 개발 비용을 지불해야 하는데, 이는 일반 자동차 회사가 감당할 수 없는 수준입니다. Xpeng Motors와 Desay SV는 P7에 자율주행 도메인 컨트롤러를 개발하기 위해 엔비디아에 회원비로 8자리수에 가까운 금액을 지불했다고 합니다.

그러나 부유한 다임러에게는 이것이 문제가 되지 않습니다. 또한 NVIDIA와 Mercedes-Benz가 공동 개발한 차세대 DRIVE AGX Orin 컴퓨팅 플랫폼은 OTA도 지원할 수 있습니다. 이는 2024년 이후의 Mercedes-Benz 소유자가 차량 구입 후 몇 달, 심지어 몇 년이 지나도 최신 운전자 지원 시스템 서비스를 계속 즐길 수 있음을 의미합니다. .

또한 BMW와 모빌아이는 메르세데스-벤츠와 협력하기 전부터 이미 EyeQ 시리즈 칩을 기반으로 한 자율주행 개발에 착수했고, 자율주행 동맹도 맺었다. Mercedes-Benz가 BMW와 협력한 후 Mercedes-Benz는 Mobileye의 칩을 사용하여 핵심 자율 주행 컴퓨팅 장치를 구축해야 합니다. 분명히 이것은 Mercedes-Benz가 원하는 것이 아닙니다.

공개된 정보에 따르면 모빌아이가 기획 중인 차세대 자율주행 칩 EyeQ⁺5는 24TOPS(초당 24조 연산)의 컴퓨팅 파워를 갖고 있는 반면, 엔비디아의 오린은 최대 200TOPS(200조 연산)의 컴퓨팅 파워를 갖고 있는 것으로 알려졌다. 초당 작업). 또한 위에서 언급한 것처럼 Mobileye의 폐쇄성에 비해(EyeQ? 5가 더 개방적일 것이라는 약속에도 불구하고) Nvidia가 자율 주행을 위해 구축한 Drive? AGX 소프트웨어 플랫폼은 개방형 도로를 택하고 컴퓨팅 플랫폼에서 자동차 제조업체를 지원할 수 있습니다. .알고리즘 개발을 독립적으로 수행합니다.

아마도 현 상황에서 메르세데스-벤츠와 BMW의 해체는 불가피해졌다. 메르세데스-벤츠와 BMW의 협력은 이익이 될 수 없기 때문에 자율주행 응용 플랫폼에 대한 상호 이해를 얻을 수 없습니다.

해자를 강화하면서 인정을 받는 것

메르세데스-벤츠의 선견지명에 비하면 국내 기업들은 훨씬 더 급진적인 것 같은데, 이는 폄하적인 의미가 아니다. 지난해 말 NVIDIA가 DRIVE AGX Orin 플랫폼을 처음 출시했을 때 NVIDIA는 Didi Chuxing이 NVIDIA GPU 및 AI 기술을 사용하여 자율 주행 및 클라우드 컴퓨팅 솔루션을 개발할 계획이라고 발표했습니다.

Didi는 데이터센터 GPU를 사용하여 기계 학습 알고리즘을 훈련하고 NVIDIA DRIVE 플랫폼을 사용하여 레벨 4 자율주행 차량에 대한 추론을 수행할 계획입니다. NVIDIA AI는 Didi Cloud에도 배포될 예정이며 NVIDIA 기술은 트래픽 및 모니터링 애플리케이션과 같은 내부 애플리케이션에 사용될 것입니다. 또한 회사는 클라우드 렌더링, 컴퓨팅 및 게임을 위한 가상 GPU 클라우드 서버도 출시했습니다.

현재 NVIDIA는 3세대 Drive?PX, Drive?AGX?Xavier 및 Drive?Orin 제품을 성공적으로 출시했습니다. 이러한 고성능 컴퓨팅 플랫폼은 중국에서도 많은 스타 고객을 확보했습니다. Didi에 따르면 Pony.ai, WeRide, AutoX 등 Robotaxi 운영자도 NVIDIA의 자율주행 컴퓨팅 플랫폼을 채택했습니다. 엔비디아는 자율주행 분야에서 자동차 회사나 관련 기술 회사만큼 인기가 있지는 않지만 실제로 이들 선두 기업에 제품을 팔아 묵묵히 부를 창출하는 주인이라고 할 수 있다.

물론 GPU 하드웨어 측면에서도 엔비디아는 고유의 장점을 지속적으로 통합하고 강화하고 있습니다. 2019년 NVIDIA는 1999년에 설립된 회사인 Mellanox를 인수했습니다. 이 회사는 글로벌 데이터 센터를 위한 엔드투엔드 연결 솔루션의 선도적인 공급업체입니다. NVIDIA의 선도적인 InfiniBand 상호 연결 솔루션은 슈퍼컴퓨팅 시스템의 핵심 구성 요소이며 다른 솔루션보다 훨씬 빠릅니다. 기술., 지배하다. 즉, 엔비디아는 멜라녹스 인수를 통해 데이터센터의 저지연 상호연결과 네트워크 부족을 보완한 셈이다.

수년간의 개발 끝에 오늘날의 NVIDIA는 더 이상 단순히 그래픽 카드 공급업체로 설명할 수 없다는 점에는 의심의 여지가 없습니다. 그렇다면 이를 어떻게 정의해야 할까요? 황런쉰은 엔비디아가 'AI' 기업이라고 말한 적이 있으며, 하드웨어를 팔아 돈을 버는 소프트웨어 기업 애플과 마찬가지로 엔비디아도 소프트웨어 기업임을 강조했다.

사진?|?인터넷 출처

본 글은 오토홈 체자하오 작성자의 글이며 오토홈의 견해나 입장을 대변하지 않습니다.