테슬라는 지난 19일(현지시간) '인공지능(AI) 데이'를 열고 보다 진일보한 자율주행 기술을 선보였다. 테슬라의 AI는 '딥 러닝' 기술을 통해 도로에서 펼쳐지는 다양한 상황을 통제하고, 차량을 제어했다.
과거 시장은 테슬라의 완전자율주행(FSD)이 '장밋빛 미래'에 가깝다며 냉소했지만, 테슬라의 AI는 이 기술이 조만간 현실화될 것이라는 기대를 갖기에 충분했다는 평이다.
테슬라는 이날 실리콘밸리 팔로알토 본사에서 자사의 AI 데이를 개최했다. 이 행사는 2019년 자율주행 데이, 2020년 배터리 데이에 이어 자사의 신기술을 선보이기 위한 자리였다. 올해의 주제는 AI였다.
테슬라가 AI를 주제로 잡은 이유는 자율주행 때문이다. AI는 카메라 비전 시스템과 신경망(뉴럴넷) 기술이 융합하는 방식으로 자율주행 기술을 운용한다. AI는 차량에 장착된 8개의 카메라를 통해 들어온 영상 정보를 신경망 기술로 분석하고, 분류한다. 차량이 주변 환경을 스스로 판단해 주행하는 방식이다.
안드레이 카파시 테슬라 AI 개발 총괄이사는 "뉴럴넷이 스스로 데이터를 압축하고, 학습해 처리하도록 했다"고 말했다. 그는 이를 '소프트웨어 2.0'의 시대로 명명했으며 사람 대신 AI가 뉴럴넷을 통해 딥러닝하는 것을 말한다. 방대한 양의 데이터를 분류한 뒤 최종적으로는 AI가 처리하는 구조다.
이를 구현하기 위한 하드웨어는 도조 컴퓨터와 D1 칩이다. 도조 컴퓨터에는 약 3000개의 D1 칩이 탑재된다. D1칩은 50만개 이상의 노드를 동시에 처리하고, 1타일당 9페타플롭의 컴퓨팅과 1초당 36테라바이트 용량을 처리할 수 있다. 도조 컴퓨터는 1초당 100경번 연산할 수 있는 1.1 엑사플롭스급 성능을 목표로 하고 있다.
이러한 고성능의 하드웨어는 도로에서 촬영된 영상 데이터를 실시간으로 분석하고 처리하는 역할을 한다. 도조는 기존의 슈퍼 컴퓨터에 비해 동영상 1 프레임을 처리하는 에너지 효율이 한 자리수 이상의 차이를 보인다.
테슬라의 자율주행 기술은 '완전 비전중심 방식(Heavily Vision-based Approach)'이다. 8대의 내장 카메라가 차선과 신호등, 주변 상황 등을 인식한다. 전 세계에 흩어진 120대의 차량으로 확보한 도로 영상 기반 딥러닝 기술이 핵심이다.
여타 완성차 업체들은 라이다(Lidar)로 수백만번 주파수를 쏜 뒤 되돌아 오는 시간을 계산해 주변 환경을 파악한다. 여기에 HD맵을 활용하는 방식이다. 하지만 테슬라는 라이다와 HD맵이 도로 환경 변화에 즉각 대응이 어렵다는 입장이다.
테슬라의 차량에 장착된 카메라가 다양한 영상 데이터를 축적한 후 AI가 딥러닝을 기반으로 처리한다. 데이터 라벨링도 4D로 구현했다. 라벨링은 AI가 스스로 학습할 수 있는 형태로 데이터를 가공하는 작업을 일컫는다. 4차원 공간에서 라벨링을 붙일 수 있도록 했고, 자동으로 라벨링을 가능하게 했다. 테슬라는 자동으로 라벨링을 하는 툴 'Holy Grail'을 개발하고 '테슬라 차량 → 데이터 축적 → 도조 컴퓨터 → AI'까지 각 단계마다 뉴럴넷이 스스로 학습해 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있도록 했다.
현재 약 100만대에 달하는 테슬라 차량이 도로 위를 달리는데, 2022년 200만대로 늘어날 전망이다. 더 방대한 양의 데이터가 축적될 것이며, 자율주행 기술은 더욱 진일보할 것이라는 게 테슬라의 설명이다. 올해 1월까지 테슬라에 축적된 주행 데이터는 51억 마일(82억 킬로미터)에 달한다. 구글 등 경쟁업체와 비교 불가능한 갭(Gap)이 있다.