“GPU가 메인, CPU는 도울 뿐”

자율주행차 개발을 위한 엔비디아의 컴퓨팅 아키텍처 전략

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“그래픽처리장치(GPU)가 메인이다. 중앙처리장치(CPU)는 도울 뿐.”

차정훈 엔비디아 상무는 9월20일 엔비디아코리아 본사에서 열린 미디어테크토크에서 <슬램덩크>의 명대사 ‘왼손은 거들 뿐’을 패러디해 자율주행차 개발을 위한 자사의 컴퓨팅 아키텍처 전략을 소개했다.

엔비디아는 자율주행 단계 레벨3에서 레벨4로 도약하기 위해선 컴퓨팅 파워 50배가 필요할 것으로 보고 있다. 또 레벨4에서 한 단계 더 발전해 AI 차량 시대를 열기 위해서는 다시 2배의 컴퓨팅 파워가 필요할 것으로 내다봤다.

AI가 운행하는 완전자율자동차로 가기 위해 필요한 컴퓨팅 파워. (출처=차정훈 상무 발표자료)

▲AI가 운행하는 완전자율자동차로 가기 위해 필요한 컴퓨팅 파워. (출처=차정훈 상무 발표자료)

차정훈 상무는 “자율주행이 되느냐, 안되느냐를 어떻게 판단할 것인가? 엔비디아는 그 기준을 ‘컴퓨팅 파워’라고 본다”라며 “이를 위해 우리는 GPU를 선택했다”라고 말했다.

엔비디아는 왜 GPU를 내세우는 것일까. GPU와 CPU는 모두 컴퓨터의 ‘두뇌’ 역할을 한다. 즉 데이터를 불러와 연산처리를 하고 답을 도출한다. 하지만 그 방식은 다르다. CPU는 데이터를 순차적으로 연산하는 데 특화됐다. 반면 GPU의 연산처리 방식은 병렬 방식이다.

엔비디아는 GPU 방식이 딥러닝에 적합하다고 본다. 변경원 엔비디아 이사는 CPU 대비 GPU의 장점으로 ▲예측 정확도가 같거나 더 좋음 ▲빠른 결과 ▲차지하는 공간이 작음 ▲저전력 ▲저비용 등을 내세웠다.

막대한 데이터 처리를 해야 하는 자율주행차 기술 개발을 위해서는 딥러닝이 필요하고, 이를 위해선 GPU를 메인으로 한 컴퓨팅 파워가 필수적이라는 결론이다.

차정훈 엔비디아 상무

▲차정훈 엔비디아 상무

이같은 엔비디아의 전략이 고스란히 담긴 제품이 지난해 출시된 ‘드라이브PX2’이다. 드라이브PX2에는 노트북 크기의 자율주행 전용 반도체로 파스칼GPU 2개가 탑재돼 있다. 이 위에 자율주행차에 필요한 여러 소프트웨어를 올릴 수 있다. 하나의 플랫폼인 셈이다. 차정훈 상무는 “인텔, 퀄컴 등도 (비슷한 플랫폼을) 만들고 있지만, 현재 전 세계에서 드라이브PX2에 필적할만한 플랫폼은 없다고 생각한다”라며 제품에 대한 자신감을 드러냈다.

또 드라이브PX2의 근간이 되는 GPU 기술에 대해 “병렬컴퓨팅을 다른 데서도 할 수 있지만, 엔비디아가 지난 25년간 투자해온 만큼의 돈과 시간을 투자해야 할 것”이라면서 “지금은 과학자들이 논문을 쓸 시간이 아니라 엔지니어링을 해야 하는 시간”이라고 강조했다.

GPU 프로그래밍 언어 CUDA(쿠다) 기초

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