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Nikkei X-TECH_2022.1.26

자동차용 AI 성능에 차이
반도체와의 일체 개발이 열쇠인가?

자동차에 AI(인공지능)를 이용하는 사례가 늘고 있다. 첨단운전자보조시스템(ADAS)이나 자율주행시스템, 탑승자감시시스템 등이 주된 용도이다. AI 소프트웨어를 움직이는 차량용 반도체에도 통상적인 프로세서 외에 ‘AI 액셀러레이터’라고 부르는 전용 회로가 탑재되기 시작하고 있다.

하지만, AI 액셀러레이터의 능력을 활용하기 위해서는 AI 소프트웨어 측의 기술개발이 반드시 필요하다. 이렇게 지적하는 사람은 이전, 르네사스일렉트로닉스에서 차량용 SoC(System on Chip) 개발을 담당했고, 현재는 AI 소프트웨어 개발업체인 미국의 스트라드비전(StradVision)에서 기술 자문을 맡고 있는 호시(星) 씨다. 일반에 공개된 뉴럴네트워크(Neural Network)를 반도체 제조사가 제공하는 개발 툴로 구현할 경우, AI 액셀러레이터의 활용률은 “10% 전후에 불과하다”(호시 씨)라고 한다.

이것은 뉴럴네트워크의 처리 내용과 AI 액셀러레이터의 회로 구성이 잘 맞물려 있지 않은 것에 기인한다. 예를 들어 5x5의 합성곱에 대응한 회로의 경우, 5x5의 데이터를 투입할 수 있으면 연산기를 최대한 활용할 수 있고, 메모리로의 액서스도 줄일 수 있다. 하지만, 뉴럴네트워크에 따라서는 3×3 등의 데이터를 취급하는 경우도 많으며, 그럴 경우 낭비가 발생한다.

한편, 반도체의 회로 구성을 고려해 AI 소프트웨어를 최적으로 구현한다면, AI 액셀러레이터의 활용률을 “60~70%까지 높일 수 있다”(호시 씨)라고 한다. 최적화하기 전에 비해 AI 성능을 6~7배나 높일 수 있는 셈이다. 연산 리소스가 한정되어 있는 차량용 시스템의 경우, 이 차이는 크다.

스트라드비전은 자사의 AI 소프트웨어를 르네사스 등 다양한 반도체 제조사의 차량용 SoC에 최적화하는 기술에 강점을 가지고 있다. 뉴럴네트워크의 낭비를 없애 처리 부담을 줄이고, 동시에 AI 액셀러레이터의 회로 구성에 맞추어 AI 소프트웨어를 최적으로 구현할 수 있다. 르네사스 출신의 호시 씨가 보기에도 “하드웨어의 사용이 매우 뛰어나다”고 한다.

이러한 이야기를 들으면, 르네사스 같은 반도체 제조사들이 AI 소프트웨어를 최적화하는 툴 개발에 더욱 주력해야 하는 것이 아닌가라고 생각하게 된다. 하지만 “르네사스의 경우, 소프트웨어나 툴 개발에 많이 투자를 할 수 없어 어렵다”(호시 씨)라고 한다. AI는 기술 진보가 빨라 새로운 뉴럴네트워크가 속속 만들어지고 있으며, AI 개발 프레임워크도 TensorFlow, PyTorch, Caffe 등 종류가 다양하고, 변화도 심하다. 다양한 뉴럴네트워크와 프레임워크에 대응하는 툴 정비가 AI 진보 속도를 좀처럼 따라잡기 어렵다고 한다.

르네사스와 같은 반도체 전문업체는 사용자가 개발한 AI 소프트웨어에 관여하기 어렵다는 사정도 있다. 기술에 따라서는 AI 액셀러레이터의 능력을 더 끌어낼 수 있다는 것을 알고 있어도 AI 소프트웨어를 수정해달라고 말할 수 없고, “조언을 하는 정도”(호시 씨)라고 한다. 폭넓은 고객을 상대로 표준 칩을 파는 반도체 업체로서는 어쩔 수 없겠지만 참으로 아까운 일이다.

이러한 문제는 소프트웨어와 하드웨어(반도체)를 함께 개발하는 것의 중요성을 말해주고 있다. 소프트웨어를 개발하는 회사는 그 소프트웨어를 가장 효율적으로 움직일 수 있는 반도체의 회로 구성도 알고 있다. 최근 구글이나 애플 등, 세계적인 IT벤더를 중심으로 반도체 팁을 내제화하는 움직임이 눈에 띄는 것도 이러한 배경 때문일 것이다.

차량용 분야에서는 미국의 테슬라가 자율주행용으로 AI 소프트웨어와 FSD(Full Self-Driving) 칩을 세트로 개발하고 있다. ADAS 시장에서 높은 점유율을 가지고 있는 인텔의 자회사인 이스라엘의 모빌아이(Mobileye)도 AI 소프트웨어와 차량용 SoC ‘EyeQ’시리즈의 일체적 개발을 고수하고 있다. AI 반도체로 유명한 미국의 엔비디아(NVIDIA)는 스스로를 소프트웨어 회사라고 설명한다.

차세대 SDV(Software Defined Vehicle에서는 소프트웨어와 하드웨어의 분리가 진행되고 있는 반면, AI에 관해서는 소프트웨어와 하드웨어의 융합이 보다 중요하게 될 전망이다. 독일의 폭스바겐과 도요타자동차는 SDV 분야에서의 IT 대기업과의 경쟁에 대비해 소프트웨어 내제화에 주력하고 있다. 미래에는 소프트웨어에 이어 반도체의 내제화도 검토해야 할지도 모른다. 독자적인 칩 개발에는 거액의 비용이 들기 때문에 어려울지도 모르지만, 이 경우, 스트라드비전과 같이 표준 칩에 AI를 최적화하는 기술이 열쇠를 쥐게 될 것으로 보인다.

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