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[Xilinx XDF 2019] 자일링스 개발자 포럼 2019 – 브리핑: 자동차 시장을 위한 자일링스의 솔루션

기사입력 : 2019년 10월 20일 23시 14분
ACROFAN=권용만 | yongman.kwon@acrofan.com | SNS
자일링스(Xilinx)는 현지 시각 기준 10월 1~2일 양일간 미국 캘리포니아 주 산호세(San Jose)의 페어몬트 산호세(Fairmont San Jose) 호텔에서 ‘자일링스 개발자 포럼 2019(XDF 2019: Xilinx Developer Forum 2019)’을 개최했다. 이번 ‘XDF 2019’를 통해 자일링스는 새로운 소프트웨어 플랫폼 바이티스(Vitis)와 함께 다양한 혁신 사례, 향후 전략의 방향성 등을 발표했다.

10월 1~2일 양일간 열리는 자일링스 개발자 포럼(XDF) 2019는 자일링스의 전문가, 파트너, 산업군의 리더들이 모여 새로운 혁신을 위한 영감을 얻을 수 있는 자리로, 이번 행사는 첫날 빅터 펭(Victor Peng) 자일링스 CEO의 기조연설을 시작으로 1,300여 고객, 파트너, 개발자 및 자일링스 임직원들과 함께 시작했다. 이번 행사에서는 기조연설을 통한 다양한 새로운 발표와 함께, 다양한 주제로 열리는 75개 이상의 세션들, 40시간 이상의 분량으로 준비된 핸즈온 개발자 랩, 파트너사들이 선보이는 다양한 사용 사례 전시 등이 준비되었으며, 다양한 산업계의 주요 인사들로부터 듣는 다양한 이야기들을 통해 새로운 시각과 통찰력을 찾을 수 있다.

이번 ‘자일링스 개발자 포럼 2019’에서, 자일링스는 별도의 세션을 통해 자동차 시장을 위한 자일링스의 솔루션들을 소개했다. 자동차 시장은 자일링스의 핵심 시장 중 하나로도 꼽히며, 제품의 공급과 활용 또한 지속적으로 증가해, 2018년에는 29개 제조사의 111개 모델에 자일링스의 제품을 활용한 솔루션들이 탑재되었다고 소개되었다. 그리고 최근 자동차 업계에서 주목받고 있는 ADAS 시스템이나 자율주행의 구현, 혹은 차량 내부에서의 사용자 경험 향상에 있어, 자일링스의 ‘적응형 하드웨어’는 전통적인 실리콘 설계와 제품화에 걸리는 시간을 크게 단축시키고, 최신 기술을 가장 빠르게 적용할 수 있도록 돕는다.

▲ 윌리아드 투 자일링스 오토모티브 비즈니스 부문 시니어 디렉터

자일링스의 자동차 시장을 위한 기술에 대한 브리핑은 윌리아드 투(Willard Tu) 자일링스 오토모티브 비즈니스 부문 시니어 디렉터가 진행했다. 그는 먼저, 자동차 시장은 글로벌 단위에서 볼 때 매우 흥미로운 움직임을 보이는 시장으로, 기조연설에서도 자일링스의 얼리 액세스 파트너 중 하나인 히타치나 Pony.ai 의 사례 등이 소개된 바 있다고 언급했다. 그리고 자동차 시장 관련에서 자일링스의 비즈니스는 지속적으로 성장하고 있으며, 최근까지 1억 6,700만 개의 제품을 이 시장에 출하했고, 6,000만 개의 제품이 ADAS를 위해 사용되었으며, 2018년 기준 자일링스의 기술을 사용한 시스템을 탑재한 차량은 29개 제조사에서 111개 모델에 이른다고 밝혔다.

자동차 시장에서 자일링스의 FPGA나 ACAP 등 ‘적응형 하드웨어’는 ADAS나 자율주행 시스템의 구현, 혹은 차량 내의 승객 경험 향상을 위한 시스템에 주로 활용되고 있다. 이 중 ADAS는 다양한 센서들에서의 정보를 취합하고 판단하는 등에서 단순한 컴퓨터 비전 기술에서 AI 기반 기술로 바뀌어가고 있으며, 가장 큰 수요가 있는 시장으로 꼽았다. 또한 자율주행 부분은 시스템 구현을 위해 가장 높은 성능과 높은 적응력이 필요한 분야라고 소개되었다. 이 외에, 차량 탑승객을 위한 실내에서의 경험 향상을 위한 부분은 사용자의 모니터링이나 제스처 인식 등이 대표적이며, AI를 적용하는 사례도 늘고 있다고 덧붙였다.

자일링스는 이미 자사의 솔루션들이 자동차를 위한 다양한 솔루션 구현에 성공적으로 적용된 바 있다고 소개했다. 대표적으로, ADAS에서는 전방 카메라나 LiDAR, 4D Radar 등에서 이미 디자인이 제품화에 적용되어 있고, 서라운드 뷰 카메라나 풀 디스플레이 미러, 드라이버 모니터링 시스템 등에서도 성공적으로 적용되고 있다고 밝혔다. 또한 자율주행을 위한 중앙 모듈 기능으로는 데이터의 통합과 프리프로세싱, 센서 퓨전, 컴퓨트 가속화 등에서 성공적으로 적용되고 있다고 소개되었다.

▲ ADAS나 자율주행 시스템 구현에서, 적응형 하드웨어는 시스템의 확장성과 적응성을 크게 높일 수 있다

향후 자동차가 발전하는 방향의 궁극적인 지향점을 ‘자동차 2.0’이라 한다면, 이를 향하 가는 길은 현재 크게 두 가지가 있다. 첫 번째는 기존 전통적인 제조사가 기존의 차량을 발전시켜 가는 모델로, 사람이 운전하는 기존 차량에 다양한 운전자 보조 시스템을 적용해 단계별로 자동화에 가깝게 가는 방법이 있다. 두 번째 방법은 아예 이동을 ‘서비스’로 접근하는 무인, 자율주행으로의 접근인데, 이는 주로 새로운 기업들이 추구하는 접근 방법이다. 이 두 접근 방법 사이에서, 운송에 대한 서비스로의 접근은 여전히 작은 규모일 것으로 예상되고 있지만, 수요가 빠르게 늘어나는 상황에서 비용 절감 효과에 매력이 있고, 파트너십이나 투자 유입 또한 적극적으로 이루어지는 모습이라고 덧붙였다.

현재 이러한 ‘서비스로의 운송’을 위한 자율주행 기술의 수준은, 기술적인 측면에서만 보면 레벨4에 이를 정도까지 발전해 있지만, 현실적으로 몇 가지 문제가 남아 있는 상황이라고 언급되었다. 그리고 자율주행을 위한 시스템 구현에 있어 적응성과 확장성 측면도 중요한 과제로 꼽혔는데, 하나의 기업이 모든 센서를 만들 수 없고, 더욱 다양한 제조사의 더 많은 센서가 시스템에 연결되는 상황에, 이에 유연하게 대응할 수 있는 인터페이스와, 빠르게 처리할 수 있는 역량이 필요하다고 소개되었다. 또한 고속 시리얼 연결 버스(HSSL)이나 MIPI의 최신 규격 등 높은 연결 성능을 가진 새로운 인터페이스에 대한 빠른 대응에 있어서도, FPGA 등 ‘적응형 실리콘’은 효율적으로 활용할 수 있는 방법이라고 강조했다.

자동차를 위한 센서 시장의 트렌드에서 가장 먼저 꼽힌 것은, 전방 카메라가 이제 몇 년 안에 ‘기본 기능’이 될 것으로 예상된다는 것이었다. 또한 전방 카메라나 서라운드 뷰, 자율주행 등을 위한 카메라의 이미지 해상도와 FoV도 크게 높아질 것으로 기대되고 있으며, 2D 레이더는 4D 레이더로 전환되고, LiDAR 마켓의 파편화, 센서의 감지 범위가 200m 이상으로 확장될 것이라고 소개했다. 그리고, 이러한 센서들에서 수집한 자료를 활용하는 데 있어, ADAS 도메인 컨트롤러 등 ‘중앙 집중화’된 처리 장치를 중심으로 하는 시스템의 구현이 보편화될 것이라고 밝혔다.

안전 규정의 변화 또한 자동차 업계가 당면한 중요 과제 중 하나이며, 향후 5년간 EuroNCAP의 로드맵을 살펴보면 약 2년마다 새로운 안전 기능 관련 요구사항들이 대거 등장하는 것을 확인할 수 있다. 그리고 이러한 다양한 안전 관련 기능 요구에 빠르게 대응하는 데 있어, FPGA 등 적응형 실리콘은 기존의 전통적인 실리콘을 기반으로 하는 개발 주기에 비해 새로운 기술을 빠르게 적용하고, 변화에 대응할 수 있다는 점이 장점으로 꼽힌다.

▲ DFX 기술은 ADAS 시스템 구현 비용을 낮추고, 고급 기술을 갖춘 시스템의 보급화를 도울 수 있을 것으로도 기대된다

자동차 산업에서도 AI는 자율주행이나 사용자 경험 향상 등에서 중요한 화두 중 하나로 꼽힌다. 그리고 이 AI 관련 기술은 정확도와 성능이 개선된 새로운 알고리즘들이 몇 개월마다 새롭게 등장할 정도로 빠르게 발전하고 있다. 자일링스는 이러한 AI 관련 기술을 활용하는 시스템에 있어, FPGA나 ACAP 등의 ‘적응형 하드웨어’를 사용하면 하드웨어를 위한 AI 모델의 최적화와, AI 모델을 위한 하드웨어 최적화를 모두 사용할 수 있어, 사용 목적에 가장 최적화된 AI 모델과, AI 모델에 최적화된 하드웨어를 모두 갖출 수 있고, 변화에 빠르게 대응할 수 있는 특별한 장점을 제공한다고 강조했다. 그리고 메르세데스-벤츠의 새로운 MBEX가 자일링스의 디바이스를 사용해, 제스처 등의 기능을 최적화된 형태로 구현한 바 있다고 덧붙였다.

전방 카메라 솔루션의 구현에서도, 자일링스는 28nm 공정 기반의 Zynq를 기반으로 성능과 비용, 전력 소비량을 최적화한 시스템을 구현 가능했다고 소개하며, 향후 16nm나 7nm 기반의 디바이스를 통해 시스템의 성능 향상도 도모할 수 있을 것으로 기대했다. 이 외에도, 4개의 서라운드 뷰 카메라와 12개 초음파 센서 등을 활용하고, 비전과 초음파 센서의 퓨전을 사용한 자동 주차 지원, 멀티 카메라 구성에서 사물 인식 기능을 포함한 서라운드 뷰 기능의 구현 등에서도 자일링스의 제품이 효율적인 시스템 구현에 장점을 가지고 있다고 소개했다.

한편, 자일링스는 서라운드 뷰 카메라나 전, 후방 카메라 등 지금까지는 서로 분리되어 구성되던 기능들도, 향후에는 전체 ADAS 기능을 위한 ‘도메인 컨트롤러’에 통합되어 구현될 것으로 기대했다. 또한 FPGA가 제공할 수 있는 높은 처리성능과 낮은 지연시간은 레벨4 급의 자율주행 시스템에서 움직이는 사물을 식별하는 데 있어 더욱 높은 정확성을 제공하고, 이는 더욱 안전한 자율주행차를 위한 시스템 구현에 도움이 될 것이라고 덧붙였다.

또한 자일링스는 자동차를 위한 적응형 하드웨어의 특별한 기능으로 DFX(Dynamic Function eXchange)를 소개했다. 이 기능은 FPGA 등의 적응형 하드웨어에 구성된 기능 블록들 중 일부 블록을 다른 블록들의 기능 운영에 영향을 주지 않고 바꿀 수 있는 기술이다. 이를 활용하면, 다양한 ADAS의 기능 중 동시에 활용되지 않는 기술들은 상황에 맞게 DFX를 통해 바꾸어 올림으로써, 더 작은 규모의 적응형 디바이스에서도 다양한 기능을 갖춘 ADAS 시스템을 구성할 수 있게 한다. 예를 들면, 차량의 시동을 걸 때는 보안과 카메라, 센서 기능 위주로 구성했다가, 고속도로에 올라갔다고 인식하면 전방 카메라와 차선유지 기능 등으로 일부 블록을 교체하는 식의 운영이 가능하다.

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