nVidia, 내가 그래픽 카드 회사로 보여? 인공지능과 자율주행을 위해

그래픽카드와 자율주행이 무슨 관련이 있을까? 엔비디아가 가는 길 GPGPU 단어를 만들어낸 엔비디아, AI 시장을 석권하다

오늘은 조금 지난 이야기가 될 수도 있겠지만 올 한해 그래픽카드로 유명한 엔비디아들이 집중하고 있는 분야에 대해서 정리해 보려고 합니다.요즘은 주로 자율주행 같은 자동차 분야 쪽 포스팅이 좀 많더군요. 물론 가끔 애플 등의 포스팅도 여러 번 있었지만, 아무래도 최근의 화제 중 하나는 전기차, 즉 자동차의 전동화를 비롯해 자동차라는 기계에 탑재되는 수많은 형태의 전자기기, 그리고 이를 넘어선 자율주행까지. 이런 주제가 요즘 이슈가 될 수밖에 없어서 조금 더 저희 분야의 포스팅이 줄을 설 수밖에 없었어요.

요즘은 전기차와 자동차 관련 포스팅이 많았습니다. 흐흐흐흐 (사진 unsplash)

게다가 자동차라고 해도 요즘 자동차는 자동차가 아니라 바로 최첨단 IT기술로 무장한 전자제품이라고 불러도 무방할 정도로 최신 IT, 테크기술이 집약된 모습을 보이고 있기 때문에 제 블로그에서도 다룰 정도로 정말 좋은 주제가 되기도 합니다.

물론 저도 자동차에 들어갈 수 있는 많은 전자장비와 그 전자장비가 적용된 IT 기술, 그리고 전기차까지 자동차에 대해 상당히 많은 관심을 갖고 있기 때문에 저에게도 재미있고 적절한 주제이기도 했습니다.

그래서 오늘은 좀 비슷비슷한 주제를 조금 넘어서 오랜만에 그래픽 카드로 유명한 엔비디아 이야기를 해보도록 하겠습니다.원래 이 주제는 좀 더 빨리 다뤄보려고 준비했는데 왠지 이것저것 흥미로운 주제들이 너무 최근에 많이 몰린 덕분에 조금 우선순위에서 밀리는 느낌이 있습니다. 미안 엔비디아 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ

AI 영역으로 활발히 확장하고 있는 NVidia(사진 nVidia)

딥러닝? 왜 그래픽카드를 쓰지?

인공지능 같은 딥러닝(Deeplearning) 분야를 연구하는 분들은 NVIDIA 하면 GPGPU를 더 올릴 겁니다.딥러닝이나 인공지능 분야에 대해서 잘 모르시는 분들은 GPGPU? 이건 어떤 표현이야? 라고 궁금해하실 수도 있습니다.

현재 엔비디아는 우리에게 잘 알려진 것처럼 게임에 사용되는 그래픽 카드의 핵심 부품인 프로세서 칩(chip)을 개발, 생산하는 기업입니다. 그래픽카드 칩셋을 생산하는 기업은 엔비디아뿐만 아니라 라데온으로 유명한 AMD도 있지만 지금은 게임용 그래픽카드 시장에서는 대부분 엔비디아가 시장을 접수한 상황과 같습니다. 최근 몇 년간 nVidia의 독주가 계속되고 있습니다.

단순한 게임용 그래픽카드라고 생각하면 오산입니다. 인공지능 연산 머신으로도 사용됩니다.(사진 unsplash)

그런데 엔비디아는 게임뿐만 아니라 앞서 말씀드린 인공지능을 연구하는 분야에서도 절대적인 우위를 점하고 있습니다. 인공지능을 연구하거나 딥러닝 신경망 처리 등을 위한 연산에 수년 전부터 엔비디아의 그래픽 카드가 사용되고 있습니다. 이 때문에 시장에서는 GPGPU, 즉 General Purpose Graphic Processing Unit(범용 목적을 위한 그래픽 처리 유닛)이라고 부르게 된 것입니다.

그렇다면 왜 인공지능을 연구하는 분야에서 NVIDIA 그래픽 카드를 사용할까요?그 이유는 그래픽 카드라는 특수한 특성 때문입니다. 그래픽 카드는 다량의 시각적인 데이터를 처리하기 위해 무엇보다도 한 번에 많은 데이터를 처리하는 병렬 데이터 처리에 최적화되어 있습니다.

그래픽카드(GPU)가 병렬 처리에 장점을 가지고 있음을 보여주는 설명(사진 nVidia)

여기에 인공지능을 연구하기 위해 사용되는 데이터도 방대한 양의 데이터를 다루는 경우가 많기 때문에 무엇보다 병렬 처리 성능이 가장 중요해지고, 이 때문에 일반적인 CPU와 달리 병렬 처리 부문에서 강점을 보이는 그래픽 카드가 딥러닝을 포함한 인공지능 연구 분야의 메인 프로세서로 사용되기 시작한 것입니다.

실제로 이 연구를 하고 있는 분들의 이야기를 들어보면 며칠 또는 몇 달 정도의 시간이 필요한 연산 작업을 심했다면 몇 시간 정도로 대폭 줄일 수 있었다고 이야기하기도 합니다.지금 현재 제가 일하고 있는 연구소에서 인공지능을 연구하는 연구팀에서도 엔비디아 그래픽카드를 여러 개 장착한 워크스테이션에 연산을 돌리고 있는 것을 보곤 합니다.

내가 그래픽 카드 메이커로 보여? 딥러닝 연산 기반 자율주행

곧 우리 생활에 현실로 다가서는 자율주행 시대는 도로교통에 관한 수많은 데이터를 컴퓨터가 학습한 인공지능 학습의 결과로 만들어지는 것입니다.

이를 위해 현재 자율주행을 연구하고 있는 수많은 연구팀과 연구소, 자동차 제조사 또는 자동차 전장부품 제조사들은 수많은 센서와 카메라 등을 이용하여 방대한 양의 주행데이터를 수집하고 이를 인공지능 학습과정을 거쳐 자동차가 직접 주변상황을 파악하고 자율주행할 수 있도록 합니다.

자동차가 직접 주변 환경을 인식하는 과정(사진 tesla)

엔비디아도 자신들의 제품을 자율주행을 연구하는 기업이 사용할 수 있도록 할 뿐만 아니라 엔비디아 독자적으로 자율주행 기술을 개발하기 위한 자율주행 연구를 진행하고 있습니다. 당연히 엔비디아가 독자적으로 만든 자율주행 자동차용 프로세서를 이용해 인공지능 학습처리를 진행하고 있는 겁니다.

이미 엔비디아는 지난해 엔비디아의 기술이 적용된 자율주행 레벨4에 해당하는 기술이 적용된 화물트럭을 아마존에 판매하는 대량 판매 계약을 맺기도 했으며 자체적으로 자회사를 설립해 자율주행 택시 서비스 연구를 하고 있습니다. 따라서 현재 NVIDIA가 자율주행 연구에 뛰어든 것은 물론 지금은 NVIDIA도 어느 정도 자율주행 연구 분야에서는 상당한 진전을 이룬 상태입니다.

엔비디아의 자회사 zoox가 개발한 자율주행 택시(사진 zoox)

여기에 엔비디아는 그동안의 경험을 통해 자율주행을 구현할 수 있는 일종의 플랫폼 격인 시스템을 선보이고 있습니다.올해 초 엔비디아가 공개한 드라이브 하이퍼리온 8 시스템을 들 수 있습니다. 이 시스템의 특징은 자율주행 처리를 담당하는 단 하나의 시스템 온칩(SoC) 프로세서가 존재하며 여기에 실제 도로 환경 정보를 인식하는 초음파 센서, 라이다 센서, 카메라 등의 센서로 구성된 것이 특징입니다. 무엇보다 하나의 시스템 온 칩으로 처리를 담당하는 심플함이 Drive Hyperion8의 장점이라고 할 수 있습니다.

엔비디아는 앞으로도 계속 자율주행에 대한 수요가 늘어날 것으로 예측하고 있고, 또 장거리 화물운송 분야에서 저도 자율주행 기술이 각광받을 것을 예상하고 지속적으로 자율주행 분야 개발을 이어가겠다는 것입니다.

nVidia의 Drive Hyperion 8 시스템 소개 (사진 nVidia)

아울러 자율주행차를 손쉽게 조작할 수 있거나 자율주행차에 자연스러운 대화 방법으로 음성 명령을 내릴 수 있는 등의 부가적인 기술도 곧 구현한 자율주행 플랫폼을 공개할 예정이라고 합니다.이래도 nVidia가 게임용 그래픽 카드 메이커로 보이나요? 흐흐흐흐

게임도 준비해드릴까요 클라우드 게임 서비스?

여기만 머물지 않아요. 엔비디아는 어쨌든 기본적인 출생자가 게임에 사용되는 그래픽카드를 제조하는 업체였기 때문에 역시 게임에 대한 지원책도 계속 마련하려고 하는 것 같습니다.

그런데 이번에는 스마트폰이나 통신사업자와 함께 클라우드 기반의 게임 서비스를 등장시킬 예정이라고 합니다. 클라우드 기반 게임이라면 어떤 형태를 계획하고 있는지 공개를 해봐야 알 것 같지만 삼성전자 스마트폰, 그리고 미국 AT&T와 함께 조만간 이 클라우드 기반 게임 서비스를 선보일 예정이라고 합니다.

내가 그래픽 카드 메이커로 보여? 그래픽카드로 유명한 nVIDIA, 엔비디아는 게임뿐만 아니라 인공지능을 연구하는 분야에서도 절대적인 우위를 점하고 있습니다. 이제 자율주행 플랫폼으로도 그 분야를 넓혀가고 있는데 엔비디아와 인공지능, 자율주행 기술에 대해 알아보겠습니다.