주간기술동향 2019. 5. 8. 최신 ICT 이슈 * I. 테슬라의차량용컴퓨터와반도체발표에조바심내는엔비디아 테슬라는자율주행차에탑재되는새로운차량용컴퓨터 FSD 와반도체칩을공개하였음. 또한, 지인과 SNS상의친구들에게자신이차량을이용하지않을때빌려줄수있는차량공유서비스 테슬라네트워크 를시작하며, 규제가풀릴경우 2020년부터로보택시사업도전개할것이라발표하였음. 테슬라의이런행보는완성차업체들에게자율주행플랫폼을제공하려는엔비디아에게큰위협이되고있으며, 엔비디아는단기간에기술력을끌어올려야하는과제를안게되었음 테슬라의 CEO 일론머스크는 자율주행차투자자의날 (Autonomy Investor Day) 행사에서, 차량탑재용컴퓨터인 FSD 와 FSD에탑재될새로운칩 (SoC) 을발표하였음 머스크는이하드웨어 (Full Self-Driving: FSD) 를탑재하는테슬라의모든차량은소프트웨어의업데이트를통해완전자율운전이가능해진다고소개하였으며, 이렇게작동하는완전자율운전기능을활용한로보택시사업과차량공유서비스에대해서도소개하였음 테슬라는 2019년 3월부터양산되는 모델 S 와 모델 X, 그리고 4월부터양산되는 모델 3 의모든차량에새로운자동차용컴퓨터를탑재하기시작했는데, 그이전에는옵션을통해원하는구매자의차량에 FSD를탑재했다고함 실제로커뮤니티웹사이트인 Tesla Motors Club 의게시물들을보면 2018년 10월경부 터모델 3 주문시옵션으로표시되는 FSD 가무엇이냐는질문들이여럿올라와있음 < 자료 > Tesla [ 그림 1] 테슬라의차량용컴퓨터 FSD * 본내용과관련된사항은산업분석팀 ( 042-612-8296) 과최신ICT동향컬럼리스트박종훈집필위원 (soma0722@naver.com 02-576-2600) 에게문의하시기바랍니다. ** 본내용은필자의주관적인의견이며 IITP의공식적인입장이아님을밝힙니다. 26 www.iitp.kr
최신 ICT 이슈 테슬라에따르면 2019년안에 모델 S/3/X 차종모두주 1만대생산체제의양산이가능하게된다고하며, 2020년에는소형 SUV( 다목적스포츠차량 ) 전기자동차 (EV) 인 모델 Y 와전동트럭인 모델세미 (Semi) 에도 FSD를탑재할계획이라고함 머스크는계획대로생산이이루어진다면, 2020년중반에는 FSD를탑재한테슬라자동차가 100만대이상이될것이며, 법률등규제문제가해결된다면 2020년에로보택시사업을시작할수도있을것이라고말했음 새로운자동차용컴퓨터인 FSD의특징은테슬라가완전자율운전의필요조건으로설정한연산처리성능 144 TOPS를달성한점 TOPS(Tera Operation Per Second) 는 1초당 1조회의부동소수점연산을처리할수있는성능을의미하며, 테라플롭스 (Floating point Operation Per Second: FLOPS) 라고도함 FSD는 72 TOPS의신경망용가속기회로를갖춘칩 (SoC) 2개를탑재하여구현하였으며, 이연산성능수준은로보택시용자동차컴퓨터의표준치로볼수있음 가령, CES 2019에서독일의 ZF가발표한레벨 4 이상의자율운전을지원하는로보택시용자동차컴퓨터인 ZF ProAI RoboThink 의경우는 150 TOPS였음 FSD의소비전력은 72W로기존자동차용컴퓨터인 HW 2.5 의 57W보다는증가했지만, 테슬라가애초개발목표로내건 100W는밑도는수준이라고하며, 비용은 HW 2.5에비해 20% 절감되었다고함 FSD에사용된칩에는신경망용가속기 (NNA) 회로, GPU 코어, CPU 코어, 이미지신호프로세서 (ISP) 회로및각종인터페이스회로등이탑재되어있음 NNA(Neural Network Accelerator) 회로의성능은작동주파수 2GHz에서 36 TOPS이며, 2회로가있어총 72 TOPS가되며, 32메가바이트의 SRAM( 정적램 ) 이포함되어있고소비전력은 15W라고함 GPU 코어의동작주파수는 1GHz로연산성능은 600 기가플롭스 (GFLOPS) 이며, CPU 코어로는암 (ARM) A72 를채택했는데총 12 코어를탑재함 ISP의연산성능은초당 1기가픽셀이며, LPDDR4( 저전력 DDR) 인터페이스회로를갖추고있고, 최대대역폭은 68Gbps임 이밖에 H.265 호환비디오인코더회로도갖추고있는이칩은완성차업체가개발한최초의자율주행반도체임 SoC의다이의면적은 260mm 2 이며, 회로의규모는게이트환산으로 2억 5,000만게이트에 정보통신기획평가원 27
주간기술동향 2019. 5. 8. 트랜지스터수는 60억개이고, 금속배선은 12층, 땜납범프 (C4) 의수는 12,464 개임 삼성전자가위탁생산하는이칩은 14nm의핀펫 (FinFET) 공정으로제조하고있으며, 이다이를 FSD 패키지라부르는 37.5mm 크기의네모난 BGA 패키지에밀봉하는데, 단자수는 2,116개라고함 핀펫공정이란상어지느러미 (Fin) 와 FET (Field Effect Transistor) 를합한것으 < 자료 > Tesla [ 그림 2] FSD에탑재된칩의구조 로기존평면구조가아닌 3차원입체구조의칩설계및공정기술인데, 인텔을필두로삼성전자, TSMC 등이도입하고있음 머스크에따르면 FSD에포함된칩은계속발전시켜나갈것이며, 이미차세대 SoC의개발에착수해있는상태라고함 FSD 발표에이어테슬라는자율운전용소프트웨어의높은안전성을어필하였는데, 실제테슬라차량의주행데이터에기반을둔가상공간에서의학습을강조하였음 머스크는이미테슬라차량에서실행중인레벨2의자율운전기능인 오토파일럿 (Auto Pilot) 의신뢰성을어필했는데, 오토파일럿에의한차선변경은누적 900만번이상성공했으며, 그동안사고는전혀없었음을강조하였음 또한, 현재오토파일럿을이용한주행거리는누계로 7,000만마일을넘었으며, 오토파일럿을통해얻은실제주행데이터를바탕으로완전자율운전자동차용소프트웨어의개선을실시해높은안전성을확보할수있음을강조하였음 머스크는소프트웨어개선을위해날씨와시간, 교통상황등다양한주행환경을재현한가상공간에서자율운전알고리즘의학습을실시하고있다고설명하였음 이날행사에서머스크는로보택시 (RoboTaxi) 사업의채산성에대해서도전망했는데, 자율주행택시 1대당연간발생하는영업이익은약 3만달러정도로보고있음 머스크에따르면로보택시 1대당운행비용은 1마일당 0.18달러로, 개인이직접차량을소유했을경우의운행비용인 0.62달러, 차량공유를이용했을경우의운행비용인 2~3달러에비해크게낮은수준이될것으로보임 28 www.iitp.kr
최신 ICT 이슈 머스크는하루에시속 16마일의속도로 16시간운행하고공차율 ( 손님이없는경우 ) 을 50% 로가정했을때, 로보택시의 1 마일당영업이익 (Gross Profit) 은 0.65 달러가될것으로추정했으며, 연간기대할수있는영업이익은최대 3만달러가될것으로내다봤음 머스크는로보택시의가격이대당 3만 8,000 달러이하라고보고있는데, 예상 < 자료 > Tesla [ 그림 3] 로보택시의채산성 한대로영업이익을얻을수있다면약 15개월만에투자회수 (ROI) 가가능한것임 로보택시의차체수명은주행거리로환산하면 100만마일정도여서연간 9만마일정도를주행한다고보면수명은 11년이되는데, 투자회수기간을제외하면폐기될때까지약 9.75 년동안최대 29만달러의영업이익을발생시키는셈 한편, 머스크에따르면테슬라의로보택시는 2020년양산예정인자동차배터리를탑재하여 1kWh당 4.5마일을주행할수있게될것이라고함 또한, 머스크는차량공유가가능한네트워크서비스인 테슬라네트워크 (Tesla Network) 도소개했는데, 일반인이자기소유차량을빌려주는본래적의미의차량공유서비스임 이는테슬라자동차를소유한사람이차량을이용하지않는때에스마트폰앱을통해친구나직장동료, SNS상의친구들등신뢰할만한사람들에게만차량을빌려주고수익을얻을수있게해주는서비스임 차량공유서비스의대표주자인우버나리 프트의경우차량소유자가직접운전을해주는형태인반면, 테슬라네트워크는소유자가자신이아는사람에게차를빌려 < 자료 > Tesla [ 그림 4] 차량공유서비스 테슬라네트워크 주는방식이기때문에본원적의미의차량공유서비스라할수있음 따라서우버와리프트가유사택시서비스로기존운수사업자들과마찰을빚는반면, 테슬라네트워크는이런문제에서자유로운장점이있음 정보통신기획평가원 29
주간기술동향 2019. 5. 8. 한편, 이날 행사에서 테슬라가 FSD에 포함된 칩을 소개하며 엔비디아 의 자율주행 플랫폼을 넘어선 세계 최고의 칩이라 주장하였으며, 이에 대해 엔비디아는 즉각 반박하였음 머스크가 FSD의 성능을 소개하며 벤치마크 대상으로 엔비디아(NVIDIA)의 제품을 선택하여 비교하였기 때문에, 엔비디아는 테슬라의 발표회 다음날 즉각 반응할 수밖에 없었음 엔비디아는 테슬라가 2개의 SoC를 탑재한 FSD를 엔비디아의 SoC인 재비어(Xavier) 하나와 비교했다며, 동일 수준의 완전자율 운전용 자동차 컴퓨터끼리 비교해야 한다 고 지적하였음 구체적으로는, 제대로 비교하려면 2개의 재 비어 칩과 2개의 GPU 칩으로 320 TOPS의 연산 성능을 구현한 DRIVE AGX Pegasus 와 비교했어야 한다고 주장하였음 원래 재비어 하나만 이용하는 경우는 테슬 <자료> NVIDIA [그림 5] 엔비디아의 테슬라에 대한 반론 라의 오토 파일럿 기능 정도까지 만이며, 완전 자율운전차용에 칩 하나만 사용하는 경우는 없기 때문이라는 것 또한, 엔비디아는 보다 고성능의 차세대 제품으로 오린(Orin) 을 개발 중이라고 어필했는데, 오린은 2개의 SoC 칩을 이용하여 DRIVE AGX Pegasus와 동등한 성능을 구현한다고 함 엔비디아는 또 테슬라의 발표 자료 중 재비어의 연산 성능 수치에 오류가 있다고 지적했는데, 테슬라 자료에 21 TOPS로 되어 있지만 실제로는 30 TOPS라고 함 엔비디아의 주장을 받아들여 DRIVE AGX Pegasus와 테슬라의 FSD를 비교한다면, 연산 성능 은 320 TOPS의 Pegasus, 소비전력 면에서는 FSD가 우위에 있다고 할 수 있음 양사 발표 자료에 따르면 소비전력은 FSD가 72W, 페가수스(Pegasus) 400W로, 자동차용 컴퓨터가 수집 처리하는 센서 데이터의 종류와 작동 상황 등 조건에 따라 소비전력이 달라져 단언하기는 어렵지만 대체로 FSD가 전력 효율 면에서는 우위에 있다고 볼 수 있음 테슬라의 발표회에서 SoC 개발팀을 대표해 무대에 오른 사람은 피터 배넌이었는데, 그는 애플에서 반도체를 개발했던 인물로 원래는 애플이 2008년에 인수한 반도체 제조업체인 미 국의 P.A. Semi 에 있었음 당시 애플의 인수는 아이폰용 애플리케이션 프로세서의 설계 때문이라고 알려져 있는데, P.A. Semi는 모바일에서 요구되는 저소비 전력화 기술을 인정받고 있었음 30 www.iitp.kr
최신 ICT 이슈 즉, 결과적으로소비전력을최대한줄이고전력효율을향상시키는기술에뛰어난인물이테슬라의 SoC 개발팀에있는셈이며, 그덕분에테슬라가이처럼전력효율이높은 SoC를실현할수있었던것이라고할수있음 한편, 엔비디아의반박에대해서는자율주행차용오픈플랫폼을지향하고있는엔비디아가테슬라가보여준예상을뛰어넘는기술력에조바심을드러낸것이라는평가도나오고있음 엔비디아는반박자료의말미에 완전자율운전을위한 AI( 인공지능 ) 컴퓨팅을실현할수있는것은엔비디아와테슬라이며, 이중오픈플랫폼은엔비디아뿐 이라고어필하였음 그런데이러한문구를굳이넣은것자체가테슬라의기술력을인정하지않을수없음을방증하는것이며, 자동차업체들에게자율운전플랫폼을공급하겠다는엔비디아의사업전략에차질이생길지모른다는조바심을드러내보인것이아니냐는분석들이나오고있음 엔비디아의조급함은 2019년 2월에캘리포니아주교통당국이자율운전자동차업체의도로주행테스트결과에대한연례보고서를발표하면서표면화되기시작했음 보고서에따르면자율운전자동차의기술수준을가늠하는지표중하나인 자율운전기능해제당주행거리 (Miles per Disengagement) 가웨이모의경우 11,017.5마일인데비해, 엔비디아는 20.1마일에불과하였음 자율운전기능해제 (Disengagement) 는자율운전차의운전석에있는테스트드라이버의판단으로자율운전 AI( 인공지능 ) 를해제하거나, AI가판단을정확히할수없어테스트드라이버에게운전을넘기는상황을의미함 즉, 기능해제가발생하지않고달릴수있는거리가길수록자율운전 AI가우수하다고간주할수있으며, 이기준에서보면엔비디아의자율운전성능은이미상용서비스를시작한웨이모에한참뒤쳐져있는셈이됨 기능해제당주행거리에대해엔비디아의젠슨황 CEO는웨이모와엔비디아의도로주행테스트목표가서로다르다며일률적인비교가어렵다는설명을하고있음 2019년 3월에개최된엔비디아의연례컨퍼런스인 GTC(GPU Technology Conference) 2019 에서젠슨황은엔비디아의자율운전플랫폼인 NVIDIA DRIVE Platform 이언제최고수준의자율운전인레벨4와레벨5를실현할수있느냐는질문을받았음 이에대해젠슨황은웨이모가로보택시를목표로도로주행테스트를하고있는반면, 엔비디아는소비자가구매할수있는자율운전차량, 인간드라이버가운전에개입하는유형의자율운전자동차개발을목표로도로주행테스트를하고있다는답변을하였음 정보통신기획평가원 31
주간기술동향 2019. 5. 8. 다시말해도로주행테스트를통해웨이모는레벨4나레벨5의자율운전구현을목표로하고있지만, 이는엔비디아가목표로하는것은아니라는설명임 이어젠슨황은엔비디아의자율운전자동차는소비전력이 20W밖에되지않는자동차용 SoC인 NVIDIA Jetson AGX Xavier 와카메라나 LIDAR 등얼마안되는센서밖에탑재하고있지않다고주장하였음 엔비디아의목표가어디까지나소비자가구매할수있는자율운전차이다보니고가의센서와고성능의컴퓨터를다수탑재하는것은어려우며, 1개의 SoC로실현가능한수준의자율운전만테스트하고있기때문에타사보다성능이떨어지는것은어쩔수없다는것임 [ 표 1] 주요자율주행차기업의 2018년캘리포니아주도로주행테스트결과 순위 기업명 운행대수 주행거리 ( 마일 ) 해제횟수 해제당주행거리 ( 마일 ) 1 Waymo( 웨이모 ) 111 1,255,597 114 11,017.5 2 GM Cruise(GM 크루즈 ) 162 447,621 86 5,204.9 3 Zoox( 죽스 ) 10 30,764 16 1,922.8 7 Baidu USA( 바이두 ) 4 18,093 88 205.6 17 NVIDIA( 엔비디아 ) 7 4,142 206 20.1 46 Apple( 애플 ) 62 79,345 69,510 1.1 47 UTAG( 우버 ) 29 8.217 23,499 0.3 < 자료 > Department of Motor Vehicles, State of California, 2019. 2, IITP 정리 엔비디아의조급함은신속한기술개발로이어질가능성도있기때문에, 웨이모의상용화에이은테슬라의 FSD 발표는자율주행자동차비즈니스의본격화를위한촉매제가될것으로보임 GTC 2019에서젠슨황은 2020년에발표될캘리포니아주교통당국의보고서에서는엔비디아의성능이크게향상될것이니기대해달라고말했는데, 그근거로현재엔비디아가컴퓨터시뮬레이션에의한자율운전 AI의테스트를급속도로진행하고있다는점을들었음 엔비디아는 2018년 GTC에서자율운전차량시뮬레이션환경인 NVIDIA DRIVE Constellation 을개발중이라고발표한바있으며, 이번 GTC 2019에서토요타자동차 (TRI-AD) 가이시뮬레이션환경의첫번째고객이되었다고공개하였음 자율운전자동차의컴퓨터시뮬레이션환경은웨이모와테슬라도중시하고있는데, 특히웨이모는자사가실시한자율운전도로주행테스트는 2018년 10월말까지 1,000만마일이었지만시뮬레이션테스트주행은 70억마일에달했다고밝힌바있음 32 www.iitp.kr
최신 ICT 이슈 젠슨황 CEO의답변에서주목할만한점은해제당주행거리수치가의미없다는주장을하지않은것인데, 이수치가낮은업체들중에는자율운전 AI의해제조건이각업체마다다르기때문에수치를비교하는것은별가치가없다고말하는곳도있음 이에비해젠슨황 CEO는해제당주행거리를개선하겠다는뜻을밝히고있으며, 이는이수치데이터가자율운전자동차의성능을나타내는하나의기준이된다는것을인정한셈임 < 자료 > XTECH [ 그림 6] GTC 2019의젠슨황엔비디아 CEO 엔비디아의해제당주행거리가웨이모의 2018년수준을따라잡으려면올해최소한 500배이상의기능향상이있어야하며, 2019년웨이모역시더욱발전할것이기때문에어깨를나란히하려면 1,000배이상의성능향상이있어야할지도모름 웨이모의상용서비스시작에이은테슬라의자체개발 SoC 발표는엔비디아의조급함을증폭시킬것으로보이는데, 이것이 2019년한해엔비디아의기술개발을추동할강력한외부요인이될것으로예상됨 [ 참고문헌 ] [1] Analytics India Magazine, Under The Hood Of Tesla s AI Chip That Takes The Driverless Battle To NVIDIA s Home Turf, 2019. 4. 26. [2] Wccftech, Tesla s In-House SoC Is Built On 14nm, Has A 260mm² Area & 2100FPS, 2019. 4. 24. [3] electrek, NVIDIA disputes some of Tesla s FSD computer claims, but they miss the main point, 2019. 4. 23. [4] NVIDIA Blog, Tesla Raises the Bar for Self-Driving Carmakers, 2019. 4. 23. 정보통신기획평가원 33