도요타가 엔비디아와 파트너가 된 이유

자동차가 "달리는 슈퍼 컴퓨터"에

                                             토요타와의 협업을 발표하는 엔비디아의 젠슨 황 CEO

"마침내 도요타도 ..." 자동차 업계에 그러한 파문이 일었다. 미국의 반도체 업체 인 엔비디아가 2017 년 5 월에 개최 된 기술 컨퍼런스 "GTC 2017 '에서 젠슨 황 CEO는 기조 연설에서 도요타 자동차와 협력한다고 발표했기 때문이다. 협력 내용은 도요타가 앞으로 몇 년 이내에 시장 도입을 예상하고있다 자동 운전 차량에 엔비디아의 자동 운전 플랫폼 인 'NVIDIA DRIVE PX'를 탑재한다는 것. 도요타는 2020 년에 고속도로에서 자동 운전을 실용화하겠다고하고 있으며, 엔비디아의 기술이 탑재되는 것은이 타이밍이라고 생각하는 것이 타당 할 것이다.

도요타처럼 계열을 중시하는 메이커가 자동 운전 자동차의 심장부에 계열 외, 게다가 외국 기업의 시스템을 채용하기로 필자 자신 전혀 놀라운 아니었나하면 거짓말이되지만, 어느 인가하면 "역시"라는 느낌이 더 강했다. 왜냐하면이 곳 세계 완성차 업체와 부품 업체 사이에서 자동 운전 자동차의 "두뇌"에 엔비디아의 반도체를 채용하는 움직임이 잇따르고 있기 때문이다.

이미 도요타 이전에 스웨덴 볼보 미 테슬라 독일 아우디, 다임러 등 완성차 업체와 독일 보쉬 독일 ZF 등 세계 1 위, 세계 3 위 (모두 미국 오토모티브 뉴스 매거진에 의해 2015 년 상위 100 글로벌 OEM 공급 업체 순위에 의한 덧붙여서 세계 2 위 덴소)의 거대한 부품 업체들이 잇따라 엔비디아와의 협력을 발표하고있다. 자동 운전 자동차의 개발에 선행하는 미국 구글도 지금까지의 자동 운전 실험 차량은 엔비디아의 반도체를 사용하고있는 것으로 알려져있다.

딥러닝을 고속실행

엔비디아는 GPU (그래픽 처리 장치)라는 고성능 반도체에서 세계 최대의 제조업체이다. GPU는 원래 화상 처리 전용으로 개발 된 반도체로, 일반 PC 나 스마트 폰의 두뇌에 해당하는 부분에 사용되는 CPU (중앙 처리 장치)보다 높은 이미지 처리 능력을 갖추고있다.

왜 GPU는 CPU보다 빨리 계산할 수 있는가? CPU는 프로그램의 명령에 따라 내장 된 곱셈기 (곱셈을하는 부분)와 가산기 (덧셈을하는 부분) 등으로 연산 처리를 진행시켜 나간다. 한편, 화상 처리의 경우에는 디지털 카메라와 캠코더 많은 픽셀 하나 하나에 대한 연산 처리가 필요하다. 명령을 하나 하나 처리해 나가는 CPU가 처리에 시간이 걸린다. 최근에는 연산 처리를하는 '코어'를 2 ~ 8 개 탑재하는 「멀티 코어」에 의해 처리의 고속화를 도모 한 CPU도 등장하고 있지만 여전히 이미지 처리 속도가 충분하지 않다.

이에 대해 GPU는 연산 처리를 수행하는 핵심 이미지 처리 관련 명령의 실행에만 특화시킴으로써 소형화, 하나의 칩에 코어를 수백 ~ 수천 개 탑재하고있다. 그리고이 다수의 코어에서 연산을 동시에 처리하기 때문에 CPU보다 훨씬 연산 속도를 높일 수 있다는 것이다. GPU 코어는 CPU 코어와 비교하면 실행 가능한 명령의 종류가 한정되어 있기 때문에 모든 계산에서 GPU가 빠른 것은 아니지만, 이미지 처리 및 자동 운전 차량에 사용되고있는 인공 지능 기술 '딥 러닝'의 연산을 CPU보다 훨씬 빠르게 수행 할 수있는 것이 특징이다.

딥 러닝은 뇌의 신경 세포 인 뉴런 세포의 네트워크를 모방 한 신경망을 3 층 이상 거듭 딥 신경 네트워크 (DNN)를 이용하는 인공 지능 기술이다. 현재 각사가 개발을 진행하고있는 자동 운전 실험 차량은 보행자와 주변의 차량 등을 인식시키는 데 깊은 학습 기술을 사용하고있다. DNN은 대량의 이미지 데이터를 읽어 무엇이 보행자 무엇이 차량하는지 등을 학습시킴으로써 높은 정밀도로 대상을 인식 할 수있게되는 것이 특징이다.