게시판 아래에도 관련 글이 있었는데, 저도 자료 정리차 부연설명하자면,
어제 테슬라에서 자율운전차용 인공지능 칩을 선보였습니다. 요즘 미국 업계 트랜드가 아마존 페북 구글 마소가 AI용 반도체 생산하고 있고, 테슬라도 AMD GPU 설계자들 고용(?) 해서 (빼오기해서) ASIC으로 직접 AI용 칩 만들고 있습니다.
한국으로 치면 네이버, 다음, 현대자동차가 S/W 설계자부터 파운드리 백엔드 설계까지 반도체 설계인력 잔뜩 고용해서 삼성처럼 전문 AP를 만들고 있다 보면 됩니다. 네이버가 chip을 직접 만드는지는 모르겠지만, 현대차는 삼성서 S/W, 반도체인력 꽤 고용해둔걸로 압니다(만 확인 필요).
S/W회사들, 자동차회사들이 스스로 AI Chip을 만드는 이유는 비용도 그렇지만, 데이터는 결국 스스로 수집해야하고 각 회사 상황에 맞는 AI Model들을 설정하고 이를 이용한 학습결과물 (Trained Parameters)을 추출해야하기 때문.
자세한 chip architecture는 아직 공개는 안되었고, 미국신문에 나온 내용을 바탕으로 간략 소개해 드리자면,
1. Full Self Driving Chip이라고 명명.
(사견: 물론 아직 FSD 불가능합니다. 요즘 머스크가 SEC 조사도 받고 건강해칠정도로 테슬라에 집중하고 있는데, 이름에 뭔가 초초함이 담겨있습니다. -.-)
2. 삼성에서 Backend P&R 설계, 오스틴 Fab에서 14nm 공정으로 제작. (다음 제품 FSD2는 10nm로 제작 예정)
3. AI (CNN inference) 성능은 엔비디아보다 몇배 좋다고 도발. (물론 엔비디아는 당일 바로 반발)
4. AI chip달린 카메라 + 레이다 센서면 충분하다고 강조. 테슬라는 라이다(Lidar) 안씁니다.
5. 이 시스템으로 우선 고속도로 자율운전은 가능하고, (즉 아직 시내자율주행은 미흡) 2020년 로봇택시 가능하다고 소개. (사견: 요즘 머스크가 약장수가 된 수준이라 미 언론들도 좀 더 테스트가 필요하다고 합니다.)
조만간 이 시스템을 달은 차들이 미국 고속도로에서 활주할 예정.. 좀 겁나네요. ㅎㅎ
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chip에 대해 좀 더 자세히 발표된 내용을 아래에 요약하자면,
우선 FSD Chip의 Die Photo가 공개 되었는데. 친절히 AI 파트, GPU 파트, CPU 파트 각각 설명했습니다.
좌측하단이 AI CNN engine인데, 어떤 AI model (ResNet인지 Inception GoogLe Net인지 등등)을 쓰는지는 공개는 안되었고, 몇 bit를 쓰는지도 공개안되었고, 그냥 엔비디아보다 빠르다 정도만 얘기된 상태. 요즘 AI model들은 이미지 사물 구분력이 2015년 Microsoft Asia (Beijing)에서 ResNet을 발표이후 인간능력보다 뛰어난 걸로 평가되고 있습니다.
내부하드웨어는 구글이 8 bit쓰고 올해 IBM에서 2 bit까지 줄여놔서, 아무래도 1,2년전에 설계한 AI업계에서는 좀 오래된 (?) 아키텍쳐이다보니 내부에 대해서는 공개가 좀 꺼려졌을수도 있고. 우선 CNN이 수억, 수조번의 ab+c의 MUL/ADD 연산을 필요로하기 때문에 위 사진에 AI engine 대부분이 규칙적인 layout을 가지고 있는게 보입니다.
부동소수점 연산장치 FPU는 64bit은 안쓰고 32와 16bit로만. 보통 차선/사물 추적, 도형/이미지 회전, AI Training때 많이 쓰는데, AI Training을 이 chip에서 하는지는 공개안 된 상태.
AP Core로는 ARM에서 자율운전차용 및 모바일용 코어로 내놓은 ARM A72 12개를 사용한 걸로 공개. 더 자세한건 ISCA나 HotChip같은 학회서 발표될 듯하고. L4 자율운전까지는 AI 알고리즘 모델들도 아직 부족한게 많고 안전성관련 신뢰도를 더 확보해야하니, 테슬라나 엔비디아도 계속 할일은 많아보입니다.
작성일 : 19-04-24 05:26
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