[기획] 인공지능 시대 ③오민석 엔디비아 이사, “엔비디아는 레벨4까지 GPU 준비 완료”
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[기획] 인공지능 시대 ③오민석 엔디비아 이사, “엔비디아는 레벨4까지 GPU 준비 완료”
  • 김종율 기자
  • 승인 2019.11.09 11:09
  • 댓글 0
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“엔비디아는 자율주행 자동차의 기술 단계별로 레퍼런스 디자인을 보유하고 있습니다. 현재 레벨 2를 비롯 레벨 3 및 레벨 4 등 3가지의 레퍼런스 디자인을 보유하고 있는데, 자동차 제조업체들은 각자 상황에 맞는 엔비디아의 레펀런스 디자인을 선택하여 사용할 수 있습니다.” (엔비디아 오민석 이사)

엔비디아 오민석 이사

엔비디아가 지난 11월 6일 열렸던 블랙베리 테크포럼에서 초청 고객사 자격으로 자사 GPU 솔루션을 발표하는 시간을 가졌다. 오민석 엔비디아 이사가 발표를 맡았고, 주제는 ‘엔비디아의 자율주행 솔루션’이었다.

엔비디아는 GPU 프로세서를 통해 현재 자율주행 분야에서 독보적인 행보를 가져가고 있다. 자율주행 자동차를 개발하기 위해서는 다양한 하드웨어와 소프트웨어가 필요한데, 엔비디아는 이들 중에서 GPU 파트를 담당하고 있다.

자율주행용 GPU 파트에서 엔비디아의 위상이 어느 정도 올라갔는지 단적인 예로, 오민석 이사는 “최근 실력 있는 친구들이 엔비디아에 많이 입사하고 있다”라고 말했다.

오 이사는 이어 “농담처럼 자주 하는 말이지만 본인이 엔비디아에 입사를 한 것은 6년 전이다. 그때가 아니라 지금 같은 분위기라면 본인은 엔비디아에 입사를 할 수 없었을 것 같다”라는 말을 던졌다.

이는 그만큼 쟁쟁한 사람들이 엔비디아에 모여들고 있음을 강조한 것으로 풀이된다. 오민석 이사 설명에 따르면, 그 이유는 엔비디아의 우수한 솔루션을 직접 연구하고 사용해보는, 입사를 하게 되면 눈에 보이지 않는 이런 혜택을 누리기 위해서다


세상은 변하고 있다.
세상을 변화시키는 큰 축을 구분하자면 PC시대, 모바일 시대, 클라우드 시대, 인공지능 시대 등이 유력하다. 이들 중 PC와 모바일 시대에는 CPU가 중심에 있었고, 클라우드와 인공지능 시대에는 GPU가 중심으로 도약했다.

오민석 이사는 “최근 딥러닝 기술들이 실용화되고 있는데, 그 기저에는 GPU 기술이 발전하고 있기 때문”이라고 풀이했다. 그리고 GPU에 대한 오 이사의 견해는 무어의 법칙으로도 연결되었다.

오 이사는 “한때 무어의 법칙은 더 이상 유효하지 않다는 논쟁이 일었다. 하지만 GPU가 등장하면서 무어의 법칙은 여전히 진행되고 있음을 입증시켰다. 현재 GPU는 매년 2배 혹은 4배로 발전하고 있다. 프로세스에 다량의 GPU 코어들이 채용되고 있기 때문에 그렇게 발전을 하고 있는 것이다”라고 강조했다.

그렇다면 엔비디아가 딥러닝 기술을 선도하고 있는데, 그 이유는 무었일까? 오 이사는 “발전된 GPU 코어를 다수 보유하고 있기 때문”이라고 짧게 답했다.

엔비디아는 컴퓨터 그래픽카드를 만들던 회사다 그래픽카드를 발전시키기 위해서는 경쟁력 있는 코어가 필요했고, 그래서 엔비디아는 그 코어들을 다수 개발했다.

그리고 그것을 현재는 GPU로 발전을 시켰다는 것. 다량의 코어를 통해 경쟁사들보다 GPU 성능을 보다 빠르게 개선시키고 발전시켜 자동차나 슈퍼컴퓨터 등에 자사 GPU를 적용시킬 수 있었다고 한다. 자동차나 슈퍼컴퓨터 등에 GPU가 중요한 이유는 무수하게 생성되는 많은 데이터들의 처리를 보다 빠르게 진행하는 토대로 GPU가 존재하기 때문이다.

여기서 잠깐 알아보고 넘어갈 것은 딥러닝에 관한 것이다. 오민석 이사의 설명에 의하면 딥러닝은 1969년 ‘이미지 챌린저’라는 대회에서부터 부각되기 시작했다. 그 이전까지 이미지를 분석하는 기술은 75% 성공률에 그치고 있었다. 이미지 인식률을 높이기 위해 A라는 부분을 개선하면 B라는 부분에서 에러가 발생하는 등의 문제가 계속 벌어졌기 때문에 75% 이상의 인식률은 꿈의 기록에 불과했다.

그런데 그해 알렉스라는 대학원생이 컴퓨터를 트레이닝 시켜 이미지 인식률을 85%까지 끌어올렸다. 그것도 컴퓨터를 단 6일간만 훈련시켰다고 한다. 업계는 당연히 충격을 받았고, 이때부터 딥러닝 기술은 각광을 받기 시작했다.

그렇다면 그동안의 딥러닝 기술은 얼마나 발전 했을까? 오민석 이사는 “알렉스 학생이 6일 걸려 훈련시킨 것을 엔비디아의 DGX2라는 서버를 이용하면 단 18분만에 훈련시킬 수 있다. 그만큼 딥러닝 기술이 발전을 거듭했다는 말인데, 이를 통해 생상선이 향상되는 것은 당연한 일이다.

오민석 이사 설명에 의하면, 엔비디아는 현제 제비어 GPU를 통해 자율주행용 3가지 레퍼런스 디자인을 보유하고 있다. XAVIES-S는 레벨 2용이고, XAVIER는 레벨 3용 그리고 PEGASUS는 레벨 4 혹은 레벨 5용이다.

이들 중 페가수스는 레벨 4 답게 최고의 GPU를 사용하여 구현된 레퍼런스이다. 최고의 GPU라고 한다면 성능이 뛰어난 GPU 코어를 많이 집적시키는 개념이라고 보면 된다. 페가수스는 그리고 웨이모나 로봇택시 등에 채용될 만큼 성능이 뛰어나다고 한다.

오민석 이사는 더불어 엔비디아의 ‘DRIVE AV’에 대해서는 언급했다. 이 제품은 자율주행을 위한 소프트웨어다. 교차로를 인식하고, 차선을 인식하는 등 자율주행에서 인지분야를 담당하는 소프트웨어다.

그러면서 오민식 이사는 “엔비디아는 GPU를 공급하는 회사이다 그러니까 하드웨어를 제공하는 회사라는 말이다”라고 부연하기도 했다.

하드웨어 업체인 엔비디아가 왜 소프트웨어를 공급할까? 여기에는 속사정이 있었다. 오 이사는 “자율주행 분야에서 티어1 회사들이 기대보다 다소 늦게 기술을 발전시킨다는 판단이 들었다. 조금 더 서둘러주면 좋을 텐데 여러 요인들로 인해 그렇게 하지 못하고 있다. 그래서 엔비디아가 마중을 나가는 개념으로 소프트웨어에도 관여를 하게 됐다”라고 풀이해주었다.



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