헬로티 함수미 기자 |
엔비디아는 테슬라(Tesla)가 오토파일럿 및 자율주행 기능을 위해 엔비디아 GPU를 활용하고 있다고 밝혔다.
안드레아 카르파티(Andrej Karpathy) 테슬라 AI 담당 수석 디렉터는 미 현지시간 6월 19일부터 25일까지 온라인으로 진행되는 컴퓨터 비전 컨퍼런스 CVPR 2021에서 오토파일럿 및 자율주행 기능을 위한 심층 신경망(DNN) 훈련에 사용하는 자사 슈퍼컴퓨터를 공개했다.
해당 클러스터는 8개의 엔비디아 A100 텐서(Tensor) 코어 GPU(총 5,760 GPU)의 720개 노드를 활용하여 업계 최고 수준인 1.8 엑사플롭(exaflops) 성능을 구현한다.
플롭(FLOPS, FLoating point Operations Per Second)은 컴퓨터의 성능을 수치로 나타낼 때 주로 사용되는 단위다. 초당 부동소수점 연산이라는 의미로 컴퓨터가 1초동안 수행할 수 있는 부동소수점 연산의 횟수를 기준으로 삼는데, 안드레아 카르파티 디렉터는 플롭 측면에서 보면 해당 슈퍼컴퓨터는 세계 5위 수준이라고 설명했다.
자동차 산업에 전례없는 수준의 컴퓨팅 기술이 적용되고 있는 가운데, 테슬라는 자율자행차 엔지니어들이 최첨단 기술로 작업을 더욱 효율적으로 수행하도록 지원하고 있다.
엔비디아에 따르면 A100 GPU는 규모에 상관없이 가속화를 제공해 업계 최고 수준의 성능을 구현하는 전 계 데이터센터를 지원하고 있다.
엔비디아 암페어(Ampere) 아키텍처를 기반으로 하는 A100 GPU는 이전 세대보다 최대 20배 향상된 성능을 제공하며, 요구에 따라 최대 7개의 독립된 GPU 인스턴스로 분할할 수 있다.
해당 슈퍼컴퓨터는 테슬라의 자율주행에 대한 수직적 통합 접근방식의 일환으로, 이미 도로에서 주행 중인 1백만 대 이상의 자동차를 사용해 지속해서 기능을 개선하고 새로운 기능을 구축하고 있다.
자동차부터 데이터센터까지 지원
'그림자 모드'로 구동되는 테슬라의 DNN은 실제로 차량을 제어하지 않아도 주행하는 동안 조용히 감지 및 예측을 수행한다. 이런 예측과 실수·잘못된 식별은 모두 기록된다. 테슬라의 엔지니어들은 이 같은 인스턴스를 활용해 복잡하고 다양한 시나리오의 훈련 데이터세트를 생성하여 DNN을 개선한다.
초당 36 프레임으로 녹화된 약 10초 길이의 1백만 개의 클립이 수집되어 총 1.5 페타바이트(PB)에 이르는 엄청난 양의 데이터가 쌓이면, DNN이 오류 없이 작동할 때까지 데이터센터에서 시나리오를 반복해서 실행한다. 이는 차량으로 다시 전송되고 프로세스가 다시 시작되는 과정을 거친다.
안드레아 카르파티 디렉터는 “이 같은 방식으로 DNN을 훈련하고 이렇게 많은 양의 데이터를 저장하기 위해서는 엄청난 양의 컴퓨팅이 필요하다. 따라서, 테슬라는 고성능 A100 GPU를 갖춘 최첨단 슈퍼컴퓨터를 구축하게 됐다”고 말했다.
끊임없는 반복 작업
테슬라의 슈퍼컴퓨터는 자율주행차 엔지니어들에 개발 과정에서 실험과 반복에 필요한 성능을 제공한다.
안드레아 카르파티 디렉터는 “현재 구축하고 있는 DNN 스트럭처는 20명의 엔지니어로 구성된 팀이 단일 네트워크에서 동시에 작업할 수 있도록 하며, 병렬 개발을 위한 다양한 기능을 격리할 수 있다”고 설명했다. 이 DNN은 이전의 가능했던 반복작업보다 훨씬 빠른 속도로 훈련 데이터세트를 통해 구동된다.
