[ 전문가 기고 ] 자율 주행 차 개발 을 위한 딥 러닝 기반 고 성능 컴퓨팅 기술 - 전자 신문 
 [ 전문가 기고 ] 자율 주행 차 개발 을 위한 딥 러닝 기반 고 성능 컴퓨팅 기술 
 < 김형진 한컴 MDS 이사 . > 
 4 차 산업 혁명 이 도래 함 에 따라 정보 기술 ( IT ) 기업 뿐 만 아니 라 제조 · 유통 · 서비스업 에 이르 기 까지 모든 분야 에 걸쳐 정보 통신 기술 ( ICT ) 융합 이 이뤄지고 있 다 . 많 은 국가 가 성과 를 가속 시키 기 위해 노력 하 고 있 는 가운데 우리 정부 도 4 차 산업 혁명 기술 선점 을 위한 청사진 을 발표 하 고 기술 개발 을 촉진 하 기 위한 정책 을 수립 하 는 등 제도 지원 방안 을 마련 하 고 있 다 . 4 차 산업 혁명 은 빅 데이터 , 사물 인터넷 ( IoT ) , 자율 주행 , 인공지능 ( AI ) 등 기술 에 의해 주도 되 고 있 다 . 그 가운데 AI 는 다양 한 산업 분야 에 적용 할 수 있 어 매우 중요 한 기술 로 꼽히 고 있 다 . AI 가 적극 적용 되 는 분야 가운데 하나 가 바로 자율 주행 자동차 다 . AI 로 기술 혁신 을 가속 시킬 수 있 을 것 으로 예상 된다 . 대형 자동차 제조사 뿐 만 아니 라 스타트업 등 많 은 기업 이 AI 를 활용 , 자율 주행 기술 을 구현 하 고 있 다 . 
 자율 주행 차 는 주변 도로 와 환경 , 주변 차량 등 데이터 를 다양 한 센서 로 수집 해서 차량 컴퓨터 가 판단 한 뒤 주행 을 제어 한다 . 주변 상황 을 인지 해 위험 을 피하 면서 운전 하 는 동시 에 실시간 교통 정보 도 파악 해야 하 고 , 돌발 상황 에 도 대응 해야 한다 . 이 를 구현 하 기 위해 카메라 · 레이더 · 초음파 · 위성 항법 장치 ( GPS ) 같 은 다양 한 센서 가 탑재 되 고 , 센서 는 대량 의 데이터 를 생성 하 게 된다 . 자율 주행 차 가 쏟 아 내 는 데이터 를 융합 해서 차 를 제어 하 는 데 필요 한 기술 이 바로 딥 러닝 이 다 . 컴퓨터 가 이미지 , 소리 , 텍스트 등 많 은 양 의 데이터 를 이해 할 수 있 도록 돕 는다 . 
 자율 주행 차 와 같이 데이터 가 기하급수 로 증가 하 는 시대 의 딥 러닝 연산 에 는 고 성능 컴퓨팅 이 필수 다 . 고속 딥 러닝 연산 은 그래픽 처리 장치 ( GPU ) 를 활용 한 병렬 처리 기술 을 활용 하 면 매우 효과 높 게 처리 할 수 있 다 . GPU 가 빅 데이터 처리 와 같 은 연산 작업 에 특화 된 이유 는 구조 특징 때문 이 다 . GPU 는 중앙 처리 장치 ( CPU ) 대비 수십 배 나 많 은 코어 를 탑재 하 고 있 다 . GPU 는 딥 러닝 같 은 매우 복잡 한 연산 에 최적 화 된 코어 다수 를 병렬 로 실행 하 기 때문 에 매우 우수 한 성능 을 보인다 . 
 즉 CPU 와 GPU 연산 장치 성능 은 고속 으로 연산 하 는지 대량 으로 처리 하 는지 에 따라 차이 가 있 다 . CPU 를 1 개 차로 를 고속 으로 달리 는 화물차 에 비유 한다면 GPU 는 여러 차로 를 동시 에 달리 면서 화물 을 나르 는 것 에 비유 할 수 있 다 . 이 에 따라 GPU 는 동일 한 시간 에 더 많 은 화물 을 나를 수 있 다 . 최근 에 는 데이터 용량 이 커짐 과 동시 에 연산 장치 병렬 화 정도 에 따라 성능 이 결정 된다 . 
 이러 한 병렬 연산 의 기초 는 CUDA 다 . CUDA 는 GPU 에서 수행 하 는 병렬 처리 알고리즘 을 C 언어 를 비롯 한 산업 표준 언어 를 사용 해서 구현 할 수 있 도록 해 준다 . 기존 CPU 서버 에 GPU 를 추가 장착 하 고 , 기존 API 모델 을 CUDA 프로그래밍 을 하 거나 오픈 ACC 를 사용 해 가속 시키 면 적 은 비용 으로 효율 높 은 개발 을 할 수 있 다 . 
 현재 세계 주요 국가 들 은 머신 러닝 , 데이터 과학 분야 환경 조성 을 위해 고 성능 컴퓨팅 기술 에 투자 를 아끼 지 않 고 있 다 . 미국 은 제도 지원 을 통해 기술 개발 을 주도 하 고 있 고 , 지속 투자 로 엑사 스케일 프로젝트 를 발족 하 는 등 고 성능 컴퓨팅 시장 을 선도 하 고 있 다 . GPU 제조사 인 엔 비디아 가 자율 주행 자동차 업계 에서 주목 받 는 이유 는 고 성능 컴퓨팅 경쟁력 을 보유 하 고 있 기 때문 이 다 . 엔 비디아 는 AI · 자율 주행 전문 업체 를 표방 하 고 있 으며 , 자율 주행 부문 에서 320 개 이상 글로벌 파트너 와 협력 하 고 있 다 . 중국 은 슈퍼컴퓨터 관련 연구 에 국가 주도 로 연간 1 조 원 이상 을 투자 , 자체 개발 세계 2 위 슈퍼컴퓨터 를 보유 하 고 있 다 . 
 데이터 가 폭 증 하 는 4 차 산업 혁명 시대 에 는 데이터 를 처리 하 고 활용 하 는 역량 이 핵심 경쟁력 이 다 . 자율 주행 차 의 다양 한 센서 로부터 생성 되 는 대용량 데이터 와 주행 데이터 를 얼마나 확보 하 고 어떻게 처리 및 활용 하 는지 가 관건 인 셈 이 다 . 이 빅 데이터 를 빠르 게 처리 하 기 위해서 는 GPU 를 활용 한 병렬 처리 기술 기반 의 고 성능 컴퓨팅 이 필수 라 할 수 있 다 . AI 기술 의 연구 범위 와 규모 가 급속히 확장 됨 에 따라 우리 나라 에 도 이 수요 를 충족 시킬 수 있 는 고 성능 컴퓨팅 과 자율 주행 기술 투자 및 인프라 확보 가 필요 하 다 . 
 김형진 한컴 MDS SCS 사업 부장 ( 이사 ) hyungjin @ hancommds . com 
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