소프트웨어 중심 자동차와 차량용 지능형 반도체 동향
ITFIND 주간기술동향 2125호
본 내용의 경우 IITP의 주간기술동향에 대해서 요약한 내용으로 원문은 아래의 링크를 참고 부탁드립니다.
https://www.itfind.or.kr/streamdocs/view/sd;streamdocsId=fLBv96vj-z4F5O7UfqNL3Jp4pGZdSaotQ_yZRM_N2A4
발행일: 2024-03-14
서론
4차 산업혁명 이후 자동차 산업은 크게 자율주행, 커넥티드 등 자동차의 지능화와 새로운 동력원을 사용하여 주행하는 친환경 자동차로 패러다임이 변경하고 있음
이와 더불어 전통적인 수송의 개념에서 서비스 중심의 모빌리티로의 패러다임 전환을 통해 도심항공모빌리티 (UAM: Urban Air Mobility)와 같은 새로운 방식의 이동 수단 등장
빅데이터, 엣지, 클라우드, V2X (Vehicle to Everything) 등의 기술과도 밀접한 관계로 발전하면서 자동차 산업을 위한 차량용 반도체의 활용성과 중요도가 높아지고 있음
인공지능과 지능형 반도체와 같은 기술의 발전으로 자동차 산업 구조 또한 기계 중심에서 전기, 전자 시스템 및 소프트웨어 중심으로 변화하고 있음
전통적인 자동차 제조사들은 자동차 산업에서 가지고 있던 경쟁력을 유지하기 위해 모빌리티 혁신에 따라 역할을 재정의 해야하며, 소프트웨어 중심 자동차 (SDV: Software Defined Vehicle)라는 개념과 구조가 등장함
SDV 개념 및 동향
SDV 개념 및 동향
SDV 자동차란 소프트웨어 중심으로 진화하는 차량을 뜻하며, 설계 단계부터 소프트웨어 기반 기능을 중심으로 진행하고 체계, 생산, 서비스까지 자동차 산업의 전반적인 부분의 패러다임에 영향을 준다
SDV로 인해 자동차를 위한 전기/전자 아키텍처가 변화하고 있으며, 이 변화로 전자제어유닛 (ECU: Electronic Control Unit)의 수가 줄어들고 소프트웨어 내재화로 차량 개발비용 절감이 가능하다
SDV의 트랜드로 중앙집중형 방식의 E/E 아키텍처 기반으로 자율주행 기술 고도화와 무선 업데이트를 활용하여 다양한 서비스 제공이 가능하며, 소프트웨어와 물리적 복잡성을 최소화하고 최적화할 수 있는 중앙 집중화 아키텍처로 변화하고 있다
아래 그림과 같이 SDV를 위해서는 분산형에서 중앙집중형 구조고 발전될 것이며, Bosch의 E/E 아키텍처 로드맵에서도 아키텍처의 형태가 분산형 -> 도메인 집중형 -> 중앙집중형 컴퓨팅 구조로 진화할 것으로 바라보고 있다
Problem
다만, 중앙집중형 아키텍처 방식은 차량 전체에 수많은 ECU가 분산된 것이 특징인 기존 차량의 아키텍처와 충돌할 수밖에 없다. 기존 분산형 구조에서는 제품 수명 주기 동안 업데이트하기 어렵다는 점을 생각하여 소프트웨어 기반 접근 방식을 지원하지 않도록 설계 되었으며, 기존 방식의 ECU는 자율주행과 같이 수많은 데이터를 연산하고 처리하기에 적합하지 않다따라서 자율주행과 같은 고도화된 지능형 차량에서 요구하는 통신 효율성, 데이터 및 연산 속도와 같은 문제가 발생하여 물리적으로 연결된 와이어링 하네스 (Wiring Harness)의 복잡성과 같은 측면에서 근본적인 한계가 발생한다
SDV에서의 지능형 반도체의 중요성과 위치
중앙집중형 방식의 E/E 아키텍처로 진화를 통해 고성능 컴퓨터와 이를 보조할 수 있는 고성능 차량용 지능형 반도체가 상당히 중요한 역할을 하게 될 것이다
미국의 NHTSA (National Highway Traffic Safety Administration)에서 정의한 자율주행 레벨 2/3 수준 소프트웨어 컴퓨팅 성능은 이미 100~300 TOPS (Tera Operation Per Second) 이상 수준을 요구하며, 레벨 4의 경우 1,000 TOPS 수준의 성능을 요구한다.
TOPS는 "Tera Operations Per Second"의 약자로, 컴퓨팅 시스템의 성능을 측정하는 단위
1 TOPS는 초당 1조 번의 연산(Operations)을 처리할 수 있는 능력을 의미하며, 주로 인공지능(AI) 및 자율주행 자동차와 같은 고성능 컴퓨팅 시스템에서 사용
AP (Application Processor)와 같은 프로세서들은 한 번에 하나씩 순차적으로 데이터를 처리하는 방식이지만, 이미지처리, 음성인식 등 수많은 데이터를 빠르게 처리할 수 있도록 최적화되고 스스로 학습하여 판단하는 능력까지 갖춰 AI 반도체와 같은 지능형 반도체를 확보하는 것이 중요하다
공급망의 변화
이러한 이유로, 주요 센서 기업과 주요 자동차 제조사가 기존의 수직적 구조에서 벗어나 수평적 관계의 공급망으로 변화하고 있다. 아래 그림과 같이 Tier 2 공급업체가 Tier 1 또는 Tier 0.5 공급업체로 점진적 위치의 변화를 가져오고 있다.
대표적인 예로 NVIDIA, Mobileye와 같은 Ai 칩을 제조하는 기업의 위치 변화로, 기존 컴퓨팅 파워, 전력소비율, 대량 생산 능력을 기준으로 가치를 보여주던 AI 칩 기업은 현재 소프트웨어-하드웨어 통합 개발환경, 개방형툴 체인과 같은 풀 스택 기능을 보여주고 있다.
SDV에서 요구되는 지능형 반도체 요구사항
일반적으로 자율주행차 기술에서 수집한 대용량 데이터의 처리와 실시간 피드백을 동시에 처리하기 위해 엄청난 양의 TOPS가 필요하며, 전력 소모도 매우 크다
아래 그림과 같이 전력 소비의 문제가 발생하여 레벨 3 이상의 기능이 완벽하게 작동 하려면 카메라, 레이다, 라이다 등의 실시간 HD 입력을 처리하는데 100~1,000's 와트가 필요하다
이러한 문제들을 해결하고 지능형 자동차의 고도화된 알고리즘을 수행하기 위해서는 인공지능 알고리즘 연산을 보조하는 전용 AI 자율주행 프로세서가 필요하며, 일반적으로 지능형 반도체는 AI 연산 병렬 프로세싱 구조의 반도체 아키텍처를 활용 하여 고성능, 저전력 소모를 실행하는 연산 가속기로써 고도화 알고리즘을 수행하기 적합하다
현재 지능형 반도체는 아래 그림과 같이 CPU내에 가속기를 탑재하거나 CPU와 함께 GPU, ASIC, FPGA 등을 활용하는 기술 개발이 이루어지고 있다
주요 프로세서의 성능을 비교해 보면 GPU와 ASIC는 CPU를 기준으로 1,000배 정도 학습 데이터 능력을 가지며, 추론 속도는 ASIC이 100배, 정확도는 CPU, GPU, FPGA, ASIC 순으로 보고 있다.
현재 AI 반도체를 포괄하는 개념의 대표주자는 GPU이지만 최근에는 인간의 뇌 구조를 모방해 만든 반도체인 뉴로모픽 (neuromorphic)반도체의 개념이 등장하면서 지능형 반도체 기술 경쟁이 치열해지고 있다.
추가 내용 및 요약
정리하자면...
SDV (Software Defined Vehicle) 개요 및 특징
- 소프트웨어 중심으로 진화하는 차량을 뜻하며, 기능이 소프트웨어에 의해 제어되거나 결정되는 차량
- 설계 단계부터 소프트웨어 기반 기능을 중심으로 진행하고 체계, 생산, 서비스까지 자동차 산업의 전반적인 부분의 패러다임에 영향을 미침
SDV 동향
- 기존 문제점: 자율주행과 같은 고도화된 지능형 차량에서 요구하는 통신 효율성, 데이터 및 연산 속도와 같은 문제가 발생하여 물리적으로 연결된 와이어링 하네스의 복잡성과 같은 측면에서 근본적인 한계가 발생
- 동향: 기존 전자제어유닛 (ECU: Electronic Control Unit)이 분산된 아키텍처와 달리 분산형 -> 도메인 집중형 -> 중앙집중형 컴퓨팅 구조로 패러다임 변화
SDV 매커니즘 및 공급망 변화
- SDV 기술발전 매커니즘
- 중앙 집중형 E/E 아키텍처로의 설계 변화와 소프트웨어 관점에서의 통합형 OS 개발 진행 중
- 통합형 OS: 개별 ECU의 소프트웨어 통합을 위한 운영체제, 자율주행 미들웨어, AI 프레임워크, 보안, 센서 드라이버 등을 통합한 소프트웨어 플랫폼
- 공급망 변화
- 주요 센서 기업과 주요 자동차 제조사가 기존의 수직적 구조에서 벗어나 수평적 관계의 공급망으로 변화 (Tier 2 공급업체가 Tier 1 또는 Tier 0.5 공급업체로 점진적 위치의 변화)
- ex) NVIDIA, Mobileye와 같은 Ai 칩을 제조하는 기업의 위치 변화로, 기존 컴퓨팅 파워, 전력소비율, 대량 생산 능력을 기준으로 가치를 보여주던 AI 칩 기업은 현재 소프트웨어-하드웨어 통합 개발환경, 개방형툴 체인과 같은 풀 스택 기능을 보여주고 있음
SDV 기술 요소
| 핵심 기술 요소 | 설명 | |
| 1 | Vehicle OS | 차량 내의 모든 전자 장치와 소프트웨어를 관리하고 조정하는 중앙 운영체제 |
| 2 | Centralized Computing Platform | 차량의 모든 센서, 액추에이터, 통신 기능을 중앙에서 처리하는 컴퓨팅 플랫폼 |
| 3 | Over The Air | 무선 통신을 통해 소프트웨어 업데이트를 수행하여 차량 기능을 지속적으로 개선 |
| 4 | Data Analytics & AI | 실시간 데이터 분석 및 인공지능을 통해 차량의 성능, 안정성, 사용자 경험 향상 |
| 5 | Cyber security | 차량 시스템과 데이터에 대한 사이버 공격을 방지하고 보호하는 보안 기술 |
| 6 | Connectivity & Networking | 차량 간, 차량과 인프라 간, 그리고 차량과 클라우드 간의 안정적이고 빠른 통신을 제공 |