'일론 머스크가 꿈을 꾸면 테슬라가 현실로 만든다?'...테슬라 D1칩, 도조 그리고 테슬라봇

슈퍼컴, 자율주행차, 휴먼 로봇 모두 D1칩 장착해
전 세계에서 다섯 번째 플롭 성능가진 슈퍼컴될 것
AI의 명령에 40개 전자 액추에이터가 로봇 동작 제어

지난 19일 (현지시각) 미 캘리포니아의 팔로알토(Palo Alto)에서 열린 테슬라의 ‘인공지능의 날(AI Day) 행사는 전 세계 사람들의 이목을 끌만했다.

 

그 중에서도 머신러닝 전용 칩으로 알려진 D1 칩은 행사의 큰 관심사였다. 그 이유는 이 칩이 장착될 도조(Dojo) 슈퍼컴, 자율주행차, 휴먼 로봇 등이 모두 미래의 AI 유망 기술들이기 때문이다.

 

이보다 앞서 지난 2019년 4월 22일 열렸던 ‘Autonomy Day’ 행사에서 일론 머스크 회장은 “세계 최고의 칩”이라고 표현한 바 있다.

 

지난 22일 디지털 기술 전문 매체 ‘마켓 테크 포스트’는 이번 ‘인공지능의 날(AI day)’ 행사에서 발표된 D1 칩에 관한 기사를 실었다.

 

AI 전문 저술가 아시프 라자크(Asif Razzaq)는 “D1 칩은 테슬라의 도조 슈퍼컴퓨터에 장착되는 칩 일부분으로, 이는 전 세계 컴퓨터의 속도를 높여서 그 판도를 바꿀 수 있다”고 주장했다.

 

테슬라의 공식 발표에 따르면, 이 신형 D1 칩은 7나노 공정으로 생산됐으며, 500억 개의 트랜지스터로 구성된다. 362테라플롭스(Tflops, 1초에 1조 번 연산)의 능력을 갖춘 것으로 알려졌다.

 

테슬라는 칩 25개를 하나의 ‘교육용 타일’에 배치하고, 120개의 타일이 여러 서버 캐비닛에 걸쳐 함께 제공되는 것으로 전했다.

 

라자크는 또 “D1칩은 대만의 세계적인 반도체 기업 ‘TSMC’가 혁신과 미래지향적 설계에 전념한 결과물”이며, “7nm 반도체 노드는 칩과 함께 500억 개가 넘는 트랜지스터를 패킹하면서 645mm^2(mm^2는 전선의 단면적)의 거대한 다이 크기를 자랑한다”고 설명했다.

 

아울러, 이 칩은 테슬라 차량 내부의 카메라가 수집한 비디오 피드로부터 다양한 항목을 인식하기 위한 모델을 훈련시키는 데 도움을 준다는 설명이다.

 

이를 통해 종종 시간과 비용이 많이 소요되는 다른 데이터 소스에 대한 모델 교육 필요성이 크게 줄어든다는 것이 테슬라 측의 설명이라고 그는 말했다.

 

슈퍼컴에 의해 AI 학습능력 크게 향상

 

최근에 테슬라가 공개한 제품 중의 하나가 지난 21일 열린 국제 컴퓨터 비전 및 패턴인식 학술대회(CVPR)에서 선보인 슈퍼컴퓨터다.

 

안드레아 카르파티(Andrej Karpathy) AI·자율주행 연구개발 책임 수석에 따르면, 이 슈퍼컴퓨터는 8개 엔비디아 A100 GPU(총 5760 GPU)의 720개 노드를 활용해 1.8 엑사플롭 성능을 구현하는 것으로 알려졌다.

 

카르파티 수석은 “플롭 성능만 본다면 세계에서 다섯 번째 성능의 슈퍼컴이 될 것”이라고 자신감을 피력했다.

 

이보다 앞서, 일론 머스크 CEO는 지난 2019년 4월 자율주행 투자자의 날(Autonomy Investor Day)에서 처음으로 슈퍼컴의 존재를 알렸다.

 

이후 머스크는 2019년 연말에 이 슈퍼컴의 이름이 ‘도조(Dojo)’라는 사실을 밝히면서, 그는 “그동안 테슬라가 생산한 전 세계 100만여 대 전기자동차에서 얻은 교통 데이터를 신경망 처리를 통해 분석한 다음에 자율주행차 완성도를 높이겠다”고 밝혔다.

 

엔비디아의 A100 GPU는 지난해 5월 발표된 현존 최고 속도의 그래픽 카드다. 이처럼 뛰어난 GPU를 탑재한 테슬라 슈퍼컴은 총 1.5 PB 분량의 데이터를 저장한다.

 

카르파티 수석은 “이렇게 많은 양의 데이터를 저장하고, 신경망을 훈련하기 위해서는 가늠하기 어려울 정도의 컴퓨팅이 필요하다”며, “엔비디아 고성능 A100 GPU를 갖춘 최첨단 슈퍼컴이 있어 가능했다”고 말했다.

 

전문가들에 따르면, 슈퍼컴처럼 가속화된 하드웨어를 가진 컴퓨터는 인공지능을 지배하는 시스템의 속도를 높일 수 있다. 인공지능은 속도와 용량이 증가했기 때문에 더 크고 포괄적인 데이터셋에서 더 빠르고 집중적이고 심층적인 훈련이 가능하다는 의미다.

 

올해 3월 29일 IT 저술가 모노미타 차크라보티(Monomita Chakraborty)는 애널리틱스 인사이트에 “슈퍼컴퓨터는 인공지능 시스템 속도를 향상시킬 가치가 있다”고 언급했다.

 

몇십 년이 걸리는 작업을 단 몇 초 안에 끝내는 슈퍼컴이 AI 시스템의 속도를 배가시켰고, 이는 다시 AI의 학습능력을 크게 향상시켰다는 주장이다.

 

AIM에 따르면 마이크로소프트는 지난해 오픈 AI와 공동으로 개발한 아쥬르 클라우드에 호스팅된 슈퍼컴퓨터를 발표했는데 슈퍼컴퓨터가 다양한 인공지능 모델을 훈련할 수 있었다는 것이다.

 

테슬라가 이 거대한 슈퍼컴을 필요로 하는 이유는 완벽한 자율주행 실현 때문이다. 그들이 개발하는 휴먼 로봇, 자율주행차 등에 이 AI 기반의 슈퍼컴이 탑재되는 것은 불을 보듯 뻔한 일이다.

 

머스크, 휴머노이드 로봇 개발 발표

 

지난 19일 ‘테슬라 소프트웨어 업데이트’는 “이날 AI데이 행사에서 사람들은 슈퍼컴 도조가 가장 관심을 끌 것으로 판단했지만 실상은 달랐다”고 전했다.

 

그 이유는 머스크 회장이 앞으로 로봇에 도전하겠다고 밝혔기 때문이다. 머스크 회장은 테슬라가 슈퍼컴, 자율주행차 문제를 해결한 후, 그 엄청나게 축적된 기술력을 인간과 상호작용할 수 있는 휴머노이드 로봇 개발에 쏟아부을 계획을 발표했다.

 

지난 20일 자 포브스에 따르면, 이번에 공개된 테슬라봇(Tesla Bot)은 탑재형 인공지능을 장착하고, 125파운드에 5피트 8인치의 신장을 가진 휴머노이드 로봇이다.

 

AI의 위험성을 일찍부터 경고해온 머스크는 “기계적 수준, 물리적 수준까지 설정해놓고 있다”며, 사람들을 안심시켰다.

또 “운반 능력도 45파운드로 군사나 산업적인 위협은 되지 않으며, 최고 속도 역시 시속 5마일에 불과하고, 팔을 뻗은 상태에서 들어 올리는 용량은 10파운드밖에 안 된다”고 주장했다.

 

그러나 실제로는 테슬라봇이 150파운드를 들어 올릴 수 있는 것으로 알려져 있다.

 

여기에다 인간 수준의 손과 유용한 정보를 제공하는 스크린이 장착된 얼굴, 40개의 전자기계 액추에이터(팔에 12개, 목과 몸통에 각각 2개, 다리에 12개, 손에 12개) 등이 테슬라봇의 특징이다.

 

그래도 핵심은 인공지능이다. 로봇이 인간과 비슷하게 행동하려면, 지능이 필수기 때문이다. 이에 테슬라봇 머리에는 AI 시스템이 장착된다. 이 시스템의 명령에 따라서 40개의 전자기계 액추에이터는 일사불란하게 움직이며, 이 휴먼 로봇을 사람답게 작동시킬 것이다.

 

머스크 회장은 기조연설에서 “테슬라봇을 통해 빵과 우유를 구하기까지는 시간이 오래 걸릴 것”이란 유머있는 말을 했다.

 

하지만 로봇전문가들의 시선은 그렇지 호의적이지는 않다. 지난 20일 기술전문매테 더버지 제임스 빈센트 선임기자는 "지나치게 생각하지 마세요. 일론 머스크의 테슬라봇은 농담입니다"라는 기사를 게재했다.

 

빈센트 기자는 영국 센트럴 랭커셔 대학교(University of Central Lancashire) 로봇 공학 전문가 칼 베리(Carl Berry)의 입을 빌려 테슬라가 AI데이를 통해 "로봇이 현재 할 수 있거나 앞으로 몇 년 동안 무엇을 할 수 있는지에 대한 비현실적인 기대를 대중에게 남겼다"라고 비판하기도 했다.

 

자율주행차라도 운전대 꼭 잡아야

 

자율주행차는 AI, IoT, ICT 등 첨단 응용 프로그램이 총망라된 분야다. 특히, 운행의 최종 결정권을 쥐고 있는 AI 소프트웨어는 안전 문제로 인해 가장 중요하기 때문에 자율주행차 개발 회사들의 대부분이 이 AI 소프트웨어 개발에 매달려 있다고 해도 과언이 아니다.

 

머스크 회장이 인공지능의 날에 발표한 또 하나의 핵심 제품은 바로 자율주행 자동차다.

 

지난달 12일 인사이더에는 테슬라가 개발한 FSD(Full Self-Driving) 소프트웨어 업데이트가 일부 운전자에게 공개됐다.

이 회사는 “FSD 베타 버전 9 업데이트가 새로운 안전 경고와 더 나은 정보 표시를 포함했다”고 밝혔다.

 

그러나 테슬라는 “최악의 시기에 시스템이 잘못된 일을 저지를 수도 있다”고 덧붙였다.

 

테슬라의 공식 설명에 따르면, 풀 셀프 드라이빙(FSD)은 초기 제한적 접근 베타이므로 주의해 사용해야 하며, 최악의 경우 잘못될 수 있으므로 항상 운전대를 잡고 도로에 각별히 신경을 써야 한다는 것이다.

 

이렇듯 자율주행차는 안전 문제라는 가장 까다로운 기술적 난제를 안고 있다. 테슬라 측에서도 “이 시스템은 완전한 자동 주행을 허용하지 않으며, 운전자는 언제라도 차량을 제어할 준비가 되어 있어야 한다”고 재차 경고했다.

 

이런 점을 제외하면, 이 FSD 베타 버전 9은 차선 변경, 셀프 주차, 정지 신호와 신호등 인식 등 웬만한 운전 기능은 사람과 똑같이 할 수 있다.

 

지난 2019년 10월 30일 사카시 굽타(Sakshi Gupta) 씨는 온라인 학습 플랫폼 ‘스프링보드’ 블로그에 쓴 글에서 자율주행차의 인공지능 활용에 대해 다음과 같이 설명했다.

 

“인간 운전자는 시각, 소리 등과 같은 감각 기능을 사용해 도로, 도로 표지판, 그리고 다른 차량들을 관찰하며, 운행한다. 반면에 AI 자율주행차에는 이 기능들을 여러 개의 센서, 카메라, 통신 시스템 등이 담당한다”고 그는 설명했다.

 

즉, 이렇게 주변 환경의 데이터를 생성, 이 정보들은 AI 프로그램에 의미 있는 정보로 입력되고, 최종적으로, 전체 시스템의 두뇌라고 할 수 있는 AI 엔진이 운행 결정을 내린다.

 

완전한 자율주행차는 AI 엔진의 의사 결정을 바탕으로 도로 상황에 부딪혔을 때, 어떻게 해야 할지 알고 있어 사람의 개입 없이 차량 통행을 통해 안전하게 목적지에 도착한다.

 

그런데도, 어린이가 갑자기 도로에 뛰어드는 돌발 사고와 같은 문제에 대한 대책은 아직 완벽하게 어느 회사도 내놓지 못하고 있다. 이로 인해 자율주행차에 대한 운전자들의 불안감은 쉽게 사그라지지 않고 있다.

 

따라서 “AI가 아무리 똑똑해도 운전대는 꼭 잡고 있어야 한다”는 것이 테슬라를 비롯한 자율주행차 개발 회사들의 한결같은 권고 사항이다.

 

AI타임스 조행만 객원 기자 chohang5@kakao.com 

 

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