테슬라 전기차 산업의 지배와 FSD의 기술적 심층 분석 - 3편

2편에 이어 계속
 
5. AI 기업으로 변모하는 테슬라
 
테슬라가 자율주행 기술을 개발하게 된 근본적인 출발점은 
 
운전자의 피로와 부주의로 인해 발생하는 교통사고 발생률을 줄이고 주행 안정성 및 편의성을 극대화하기 위함이였다.
 
그렇기에 FSD(Full Self Driving)의 완성은 플랜 2단계에서 차량 공유 네트워크 달성을 위한 전제조건이였던 것이다.
 
또한 AI 기술이 전례없이 고도화됨에 따라, 자율주행기술에도 패러다임의 전환을 야기했다.
 
특히나 테슬라의 FSD의 발전과 그 궤를 함께했다.
 
이후 후술하겠지만 과거 인간이 직접 입력해 이루어진 휴리스틱 코드 수십만줄을 전부 없애버리고,
 
인지-판단-제어 에 이르는 주행의 모든 영역을 신경망 기반으로 처리하는 엔드 투 엔드(E2E) 아키텍처로 전면 개편했다.
 
또한 테슬라가 막대한 노동력과 자본을 들여 자율주행을 고도화하는 이유는 테슬라의 정체성을 확고히 하기 위함이다. 
 
앞서 이야기했듯, 테슬라는 기존 완성차 업체의 흐름이 아닌 IT/테크 기업이자 에너지 솔루션 기업을 목표하고 있다.
 
테슬라에게 '자동차' 라는 것은 인공지능을 활용하기 위한 거대한 '애플리케이션' 이자 데이터 수집장치이다.
 
따라서 FSD를 통해 수십~수백대의 차량에서 수집된 데이터를 바탕으로 AI를 학습시키고, 
 
자체 설계한 칩으로 추론해 내는 강력한 '수직 통합 데이터 루프' 를 통해 운전자가 전혀 필요없는 
 
"로보택시" 네트워크를 구축해 '이동' 으로부터 인간을 해방시키고

미국 일부 주에서 운용되어 지는 모델 Y를 베이스로 한 로보택시

 
 
여기에 더해 자동차 주행에서 습득한 현실 세계를 시작적으로 인지하고 스스로 판단하는 원천 기술을 
 
자사의 휴머노이드 로봇인 "옵티머스"에 이식하여 물리적 현실과 상호작용하는 범용 인공지능(AGI) 시대를
 
글로벌 시장에서 가장 먼저 주도해 나아가는 최상위 목표를 달성하기 위해 달려가고 있는 것 이다.

휴머노이드 로봇 옵티머스

 
 
6. FSD 아키텍처의 기술적 진화
 
이번 목차 내용을 읽기에 앞서 한가지 알아야 할 내용은
 
오토파일럿과 FSD는 엄연히 다르며, 사용되는 기술과 원리는 아예 다르다는 것을 인식해야한다.
현재 테슬라 차량에서 오토파일럿은 현대 HDA2와 유사한 주행 보조 장치이며,
FSD는 인간의 개입없이 AI가 판단해 운전을 수행하는 자율 주행 기능을 말한다.
즉, 오토파일럿 =/= FSD 임을 인식하고 읽어주기를 바란다.
 
테슬라의 자율주행 시스템은 단순한 주행 보조 장치에서 현재 500TOPS의 연산력을 가진 HW4.0의 두뇌로 진화했다.

테슬라 하드웨어 사양별 칩셋의 변화 모습

 
2013년 일론 머스크는 항공기에서 쓰이는 오토파일럿(자동 항법 장치) 시스템의 뛰어난 안전성과 효율성을 연급하며
 
이를 자동차에도 적용하자는 아이디어를 공식적으로 제기하며 자율주행의 걸음마를 시작했다.
 
하지만 당시 테슬라의 기술력과 자본력은 자체 칩셋을 설계할 역량이 부족했기에, 
 
카메라 기반 운전자 보조시스템의 선두주자였던 이스라엘의 '모빌아이'와 파트너십을 맺고 
 
모빌아이의 EyeQ3 프로세서와 기기들을 이용해 오토파일럿을 구현했고 이를 테슬라의 1세대 오토파일럿이라고 부른다.
 
현재 7~8개(HW3.0 - 8개, HW4.0 - 7개)의 카메라로만 주변을 모두 살피는 것과 달리,
 
초기에는 전면 윈드실드 상단 중앙에 장착된 1개의 흑백 카메라와 보쉬(Bosch)사의 전방 레이더,
 
차량 주변을 둘러 설치된 12개의 초음파 센서를 이용해 오토파일럿을 구현했다.
 
이 당시 기능으로는 차선유지, 자동차선 변경, 자동 주차 기능이 대중에게 OTA를 통해 배포되었다.
 
그러나 2016년 5월 미국 플로리다에서 발생한 오토파일럿 관련 첫 사망 사고가 발생하게 되며
 
테슬라-모빌아이 간 관계가 급격히 악화되었다. 
 
모빌아이 측은 테슬라가 안전의 한계를 넘어 시스템을 무리하게 확장하고 있다고 공개적으로 비판하며
 
테슬라의 '안전 불감증' 을 이 사건의 책임을 넘기고 결별 의사를 표현한 반면, 테슬라의 주장은 완전히 달랐다.
 
테슬라 측은 자사가 모빌아이가 알고리즘에 의존하지 않는 '독자적인 인하우스' 비전 처리 방식을 몰래 개발하고 있으며,
 
이를 알아챈 모빌아이가 즉각적인 개발 중단 및 더 많은 비용을 요구하며 향후 하드웨어 칩셋 공급을 끊겠다고
 
위협한 것이 결별의 진짜 원인이라고 반박하였다.
 
아이러니 하게도 이러한 갑작스러운 결별은 오히려 테슬라가 '수직통합' 을 앞당기게 되는 결정적 계기가 되었다.
 
이후 테슬라는 엔비디아의 드라이브 PX 2 플랫폼을 채택하고, 개선된 초음파 센서와 전방 레이더,
 
그리고 카메라를 1대에서 8대로 대폭 늘려 차량 주변 360도를 모두 감시할 수 있는 오토파일럿 2.0
 
즉, HW2.0을 전격적으로 출시시켰다.

HW3.0 기반 차량에 설치된 8개의 카메라 커버리지

 
이 하드웨어를 바탕으로 기준 단순 차선 유지를 넘어, 고속도로 진입부터 진출까지 경로를 안내하고
 
차선변경을 제어하는 '네비게이트 온 오토파일럿'(NOA)과 자동 주차, 차량 호출 기능이 포함된 
 
"향상된 오토파일럿(EAP : Enhanced Autopilot)" 을 새롭게 선보이며 획기적인 주행 보조기능을 선보였다.
 
현재 FSD가 보급되지 않은 국가, FSD를 구매하지 않고 EAP만 구매한 차량들이 사용하는 오토파일럿은
 
사실상 이 HW2.0 수준의 기능을 현재까지 이용하는 것이다.
 
하지만 테슬라가 목표로 하는 복잡한 도심속 주행은 이러한 하드웨어를 가지고 턱없이 부족한 상황이였다.
 
엔비디아 칩셋의 성능과 전력 소모의 한계를 체감한 테슬라는 '자체 인공지능 반도체 설계' 라는 
 
전례없는 수직 통합 모델을 추진하게 되는데, 이후 이것이 자율주행 시장의 패권을 판가름하게 되었다.
 
일론 머스크는 애플의 A4 칩과 AMD의 ZEN 아키텍처를 설계한 전설적인 반도체 엔지니어 짐 켈러와
 
애플의 핵심 칩 아키텍트였던 피트 배넌을 영입했다. 
 
이 둘을 필두로 한 최정예 팀은 시중에 출시된 범용 칩셋이 아닌, 
 
오직 테슬라의 자율주행 비전 신경망 연산에만 극단적으로 최적화된 맞춤형 실리콘 개발에 착수했다.
 
그리고 3년의 연구 끝에 2019년 HW3.0 칩을 양산하기 이르렀다.

하드웨어 3.0 보드

 
이 당시 만들어진 HW3.0 칩은 14나노미터 공정으로 약 60억개의 트랜지스터를 집적했고 
 
테슬라가 직접 설게한 2개의 강력한 신경망 처리장치(NPU : Neural Processing Unit)은 
 
각각 72TOPS의 성능을 가져, 하나의 보드에 2개의 칩을 병렬로 엮어 총 144TOPS의 연산력을 가졌다.
 
또한 테슬라의 특허 중 하나인 '가속 수학 엔진' 을 통해 비전 데이터의 합성 곱 연산을 초고속으로 처리해
 
HW2.5가 초당 110프레임 처리하던 것을 HW3.0은 초당 2,300프레임으로 향상시키기에 이르렀다.
 
늘어난 처리 속도와 더불어 외부 RAM과 통신시 발생하는 메모리 병목을 막기 위해 테슬라는 NPU 옆에
 
32MB에 이르는 거대한 SRAM을 탑재하여 외부 메모리를 거치지 않고 칩 내부에서 즉각적으로 
 
연산할 수 있는 놀라운 파이프라인을 구축했다. 
 
앞서 말한 2개의 칩을 병렬로 엮은 이유는 안전을 위해서이다.
 
두 칩은 동일한 데이터를 각자 입력받아 독립적인 환경에서 연산을 수행하고 상호 결과를 대조한다.
 
만약 칩 하나가 물리적 결함이나 오류를 발생시켜도 그 즉시, 다른 하나의 칩이 통제권을 이어받아
 
운전자 개입없이 자율주행을 유지 할 수 있도록 하드웨어적 이중화 안전장치를 완성했다.
 
이 당시 HW3.0의 도입으로 기존 HW2.0/2.5 차량 소유주들을 대상으로 컴퓨터 무상 교체(레트로핏)를
 
실시하며 오늘날 테슬라가 방대한 비전 데이터를 수집하고 E2E 모델을 구동할 수 있는 기반이 되었다.
 
 
4편에서 계속...