IT Insight

CES 2018, 인공지능 하드웨어가 중요해진다.

2018.02.22 09:30

인공지능을 실제 제품에 적용하기 위해서는 네트워크를 통해서 클라우드에 접속하기도 하지만, 기기에서 직접 구현하는 것도 필요할 수 있습니다. 안전이 중요시되는 자동차에서는 기기 인공지능 이슈가 중요한 게 당연할지도 모르고요. 스마트폰이나 가전기기, 로봇에서도 기기에서 인공지능이 구현된다면, 훨씬 더 편리해질 수 있습니다. 실제로 CES 2018 전시장에서는 네트워크 문제로 인공지능 음성인식이 동작하지 않는 경우가 여러 차례 발생하기도 했습니다.



기기 AI, 즉 기기 인공지능을 구현하기 위해서는 GPU를 기반으로 임베디드 보드를 설계하거나, TPU(Tensor Processing Unit), NPU(Neural Processing Unit) 등의 딥러닝 전용 칩을 사용하는 방법이 쓰이고 있습니다. 자동차의 경우에는 엔비디아의 전용 보드를 사용하거나 GPU 기반의 고성능 보드를 자체적으로 설계하고 있고요. 가전, 스마트폰, 컴퓨터 등에서도 GPU를 이용하거나, 딥러닝 전용 칩을 사용하여 처리 속도를 높이고 있습니다.


CES 2018에서도 ‘딥러닝을 통한 성능 향상을 기기에서 어떻게 구현할 것인가’에 대한 고민과 투자가 주요 업체들의 격차를 명확히 보여 주었는데요. 벤츠의 인공지능 인포테인먼트 시스템 엠벅스(MBUX), 엔비디아의 인공지능 자율주행용 플랫폼 드라이브 PX 페가수스, 화웨이의 인공지능 스마트폰 메이트 10 프로, ZF의 인공지능 ECU를 적용한 바이두의 자율주행 플랫폼 등은 모두 발전하는 인공지능 기술을 어떻게 기기에 담을 것인 지에 대한 고민과 구현을 보여 주었습니다.


 벤츠의 인공지능 인포테인먼트 시스템 엠벅스(MBUX)


2018년에는 여러 자동차사가 인공지능 음성인식을 적용한 차량을 상용화할 계획이라고 밝혔습니다. 아마존 알렉사나 구글 어시스턴트를 사용해서 인공지능 음성인식 기능을 제공하게 되는데요. CES 2018에서 구글은 구글 안드로이드 오토에 구글 어시스턴트를 더해서 편의성은 높인 플랫폼을 선보이기도 했습니다.


아마존이나 구글의 음성인식 기술을 사용할 때는, 네트워크 접속을 통해 클라우드에서 분석할 수밖에 없는데요. 네트워크에 항상 접속되어 있지 않으면, 동작에 문제가 생길 수 있습니다. 이 때문에, 자동차사들은 앞으로 일차적으로 클라우드 인공지능을 통해서 상용화하고, 이차적으로 차량 인공지능과 클라우드 인공지능을 묶은 제품을 선보일 것으로 보입니다.


l 네트워크 연결을 통하여 클라우드 AI를 이용한 음성인식 구현


l 기기 AI와 클라우드 AI를 동시에 이용하는 음성인식 구현


이에 비해서 벤츠 엠벅스는 인공지능 엔진을 벤츠 자체적으로 개발하고 차량 내에서 엔비디아 프로세서를 이용하여 인공지능 음성인식을 직접 구현했습니다. 물론, 클라우드의 정보가 필요한 경우는 클라우드에서 정보를 가져오는 차량•서버 연동형인 하이브리드 구조를 사용하게 됩니다. 예를 들어 ‘오늘 날씨가 어때?’라는 질문은 차량에서 해석하지만, 날씨 정보는 클라우드에서 가져오게 되고요. 이외에도 차량 내의 사용자 행동을 분석하여 인공지능으로 학습하기는 기능도 제공해 줍니다.


벤츠는 인공지능 음성인식 엔진을 통해서 23개 언어를 지원한다고 밝혔습니다. 엠벅스는 2018년 4월 상용화 예정이라고 하는데요. 벤츠가 그동안 인공지능 엔진과 음성인식 기술을 독자 개발해 온 점과 인공지능 하드웨어를 이용하여 경쟁사보다 앞서가고 있는 점을 눈여겨볼 필요가 있습니다.


l 벤츠 차세대 인포테인먼트 시스템 엠벅스


 엔비디아 자율주행용 슈퍼컴퓨터 드라이브 PX 재비어와 드라이브 PX 페가수스


엔비디아의 자율주행용 슈퍼컴퓨터인 드라이브 PX 재비어와 드라이브 PX 페가수스도 인공지능 하드웨어 측면에서 주목해 볼 필요가 있습니다. 엔비디아는 CES 2017에서 슈퍼컴퓨터용 칩셋인 재비어를 선보인 바 있는데요. CES 2018에서는 재비어를 탑재한 보드인 드라이브 PX 재비어와 드라이브 PX 페가수스를 선보였습니다.


드라이브 PX 페가수스를 사용하면, 그동안 자율주행 연구 차량에 들어있던 많은 컴퓨터를 슈퍼컴퓨터 보드로 대체할 수 있는데요. 엔비디아 측은 고속도로 수준의 주행이 가능한 레벨 3 정도는 드라이브 PX 재비어 플랫폼으로, 복잡한 연산이 요구되는 도시 내 자율주행 수준의 레벨 4, 5는 드라이브 PX 페가수스 플랫폼을 이용하면 된다고 밝혔습니다. 드라이브 PX 페가수스는 타이탄 서버급의 빠른 연산 속도를 가져서, 복잡한 상황을 인식해야 하는 도시 내 주행도 충분히 가능하다고 합니다.


l 엔비디아 드라이브 PX 재비어와 드라이브 PX 페가수스


 화웨이의 인공지능 스마트폰 메이트 10 프로


스마트폰에서 인공지능 전용 칩은 어떤 역할을 할 수 있을까요? 화웨이는 빠른 초점 잡기 기능과 사진을 순간적으로 분류하여 색감을 높이는 기능을 구현했습니다. 또한, 영상 인식에서도 빠른 속도를 가지게 되는데요.


화웨이는 지난해 9월 유럽가전전시회 IFA 2017에서 인공지능 프로세서 탑재 스마트폰을 처음으로 발표해서 화제를 모은 바 있습니다. 당시 화웨이 발표에 따르면, 초당 인식 가능한 영상 수에서 갤럭시 S8과 아이폰7 플러스 각각에 비해 무려 20배, 4배의 성능 우위를 가지는데요.


화웨이 메이트 10의 13개 이미지 분류 (사진: 배승주) 및 텍스트 인식 사례(사진: 정구민)


CES 2018에서도 화웨이는 인공지능 스마트폰을 강조했습니다. 화웨이의 발표에 따르면, 메이트 10 프로는 영상 인식 속도에서 갤럭시 노트8의 16.6배, 아이폰X의 1.5배 빠르다고 합니다. 아직 인공지능 프로세서를 장착하지 않은 타사의 휴대전화뿐만 아니라 인공지능 프로세서를 장착한 아이폰에 비교해서도 속도가 빠르다는 설명인데요. 인공지능으로 앞서가는 화웨이의 시도를 엿볼 수 있습니다.


화웨이는 사진 영상을 13개로 분류하여 색감을 높이는 방법을 제시했는데요. 음식의 경우는 음식의 색감에 맞게, 사람의 경우는 사람의 색감에 맞게, 글자의 경우는 글자를 더욱 선명하게 해 줄 수 있습니다. 인공지능 전용 칩을 통한 성능 향상의 사례를 살펴볼 수 있습니다. 


 ZF의 인공지능 ECU를 적용한 바이두의 자율주행 플랫폼


ZF는 지난 CES 2017에서 인공지능 ECU(Engine Control Unit)인 프로 AI를 발표했는데요. 엔비디아의 슈퍼컴퓨터 플랫폼인 드라이브 PX2를 기반으로 재설계한 인공지능 ECU입니다. 프로 AI는 카메라, 레이더, 라이다 등의 센서를 연결하여 인공지능으로 빠르게 처리할 수 있도록 해 주는데요. 중국의 바이두는 프로 AI를 이용한 자율주행차를 전시하기도 했습니다. 바이두 측은 트렁크에 들어있던 기존의 컴퓨터들을 프로 AI를 통해서 내장할 수 있다고 밝혔습니다.


CES 2018에서는 주요 자율주행 시험 차들이 기존 컴퓨터를 없애고, 임베디드 보드를 내장하는 경향을 보여 주었는데요. 앞으로 이러한 인공지능 ECU들이 자율주행차의 상용화를 앞당길 수 있을 것으로 보입니다.


l 바이두 자율주행 차량과 ZF 프로 AI


 기기 AI를 위한 인공지능 하드웨어의 중요성


자동차, 컴퓨터, 스마트폰, 가전 등의 여러 기기 내에서 인공지능을 직접 구현하는 기기 AI는 점점 더 중요성이 커지고 있습니다. 현재 주요 업체들은 GPU를 기반으로 임베디드 보드를 설계하거나, TPU(Tensor Processing Unit), NPU(Neural Processing Unit) 등의 딥러닝 전용 칩을 사용하는 방법을 사용하고 있는데요.



GPU 기반의 슈퍼컴퓨터 구현 및 GPU 프로그래밍, 딥러닝 전용 칩과 소프트웨어 플랫폼 및 인공지능 프로그래밍이 맞물리면서, 기기 AI의 발전을 이끌고 있습니다. 기기 AI를 개발하기 위해서는 하드웨어 플랫폼, 소프트웨어 플랫폼, 응용 소프트웨어의 유기적인 발전이 필요한 상황입니다. 인공지능 하드웨어와 기기 AI 측면에서 우리나라 업체들의 많은 투자와 발전을 기대해 봅니다.


글 | 정구민 교수 | 국민대학교


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