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[GIGABYTE] 자동차 및 운송 산업에서 AI를 활용하는 방법
작성자 : 관리자( kdkim@goak.co.kr)  작성일 : 2023.09.11   조회수 : 203
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자동차 및 운송 산업에 종사하는 경우, 인공 지능이 이 분야에서 어떻게 새로운 기회를 창출했는지, 그리고 앞서 나가기 위해 사용할 수 있는 도구에 대한 심층 분석을 몇 분 동안 읽어 보십시오. 이 기사는 GIGABYTE Technology가 진행 중인 "Power of AI" 시리즈의 일부로, 최신 AI 관련 동향을 조사하고 용감한 비전가들이 이 흥미진진한 패러다임 전환의 이점을 어떻게 누릴 수 있는지를 설명합니다.

 

 

소개
인공지능(AI)은 자동차와 운송 산업에 엄청난 변화를 가져오는 촉매제입니다. 승객을 A 지점에서 B 지점으로 이동시키는 과정과 관련된 모든 장치에 최첨단 컴퓨팅 성능을 주입한다는 것은 우리의 차량과 도로가 인간의 입력에 의존하지 않고도 편의성과 안전이라는 목표를 달성하는 데 도움이 될 수 있음을 의미합니다. 이러한 짜릿한 패러다임 전환은 자율주행차(무인차 또는 자율주행차라고도 함)와 '스마트 교통'이라고도 알려진 지능형 교통 시스템(ITS)의 확산을 통해 가장 직접적으로 관찰할 수 있습니다.

리소스:
ADAS란 무엇입니까?
인공 지능이란 무엇입니까?
지능형교통시스템(ITS)이란 무엇입니까?
 
 
자동차 및 운송과 관련하여 AI는 광범위한 기술적 이정표를 포괄하는 포괄적인 용어입니다. 모든 이정표는 기계가 주변 세계를 "인식"하고, 데이터의 중요성을 "처리"하고, "생산"하도록 돕는 것과 관련이 있습니다. ” 실행 가능한 결과를 얻었습니다. 이것이 바로 AI에 대한 논의에서 "컴퓨터 비전" 또는 "딥 러닝"과 같은 용어가 언급되는 이유입니다. 고성능 컴퓨팅(HPC)과 엣지 컴퓨팅은 이러한 솔루션의 개발과 배포에 중요한 역할을 합니다.

AI가 주도권을 잡을 수 있는 시대가 가까워짐에 따라, 대담한 새로운 혁신이 하루아침에 지형을 바꿀 수 있는 빠르게 진화하는 시장이라는 점을 인식하는 것이 중요합니다. 다음 섹션에서는 이 분야의 두 가지 대표적인 AI 혁신인 자율주행차와 ITS를 살펴보고 사용할 수 있는 도구와 기회를 찾을 때 참고할 수 있는 성공 사례를 살펴보겠습니다.
 
자율주행차 교육: AI에게 운전 교육
SAE International에 따르면 주행 자동화에는 6가지 레벨이 있으며, 레벨 0은 자동화가 없는 상태이고 레벨 5는 완전 자동화입니다. 레벨 1~4는 각각 운전자 지원, 부분 자동화, 조건부 자동화, 고도 자동화를 의미한다. 개발자는 카메라, 레이더, LiDAR 등 다양한 유형의 센서에서 수집한 레이블이 지정된 데이터로 AI 모델을 "훈련"하여 자율 주행 자동차의 자동화를 발전시킵니다. AI는 실제 상황에서 라벨링되지 않은 데이터에 노출되더라도 보행자부터 교통 표지판, 다른 자동차까지 도로에서 만날 수 있는 모든 객체를 결국 인식할 수 있게 됩니다.
 
 
 
AI는 막대한 양의 데이터를 '연구'해야 하고 데이터의 대부분이 그래픽 형식이기 때문에 훈련 과정에는 병렬 컴퓨팅이 가능한 고급 그래픽 처리 장치(GPU)가 장착된 서버가 필수적입니다. GIGABYTE Technology의  G-시리즈 GPU 서버는  GPU 가속을 전문으로 합니다. NVIDIA의 HGX™ H100 8-GPU 컴퓨팅 모듈과 4세대 Intel® Xeon® Scalable 또는 AMD EPYC™ 9004 CPU를 각각 통합한 G593-SD0 및 G593-ZD2는 시장에서 가장 강력한 AI 슈퍼컴퓨팅 플랫폼 중  일부  입니다  .
 
 
세계적으로 유명한  이스라엘의 자율 주행 기술 개발자는  GIGABYTE의 GPU 서버를 사용하여 자사의 무인 자동차를 훈련시킵니다. 프로토타입 차량이 주행할 때마다 64테라바이트의 원시 데이터가 반환됩니다. GIGABYTE 서버는 최대 효율성으로 데이터를 처리할 수 있습니다.

리소스:
AI 훈련이란 무엇입니까?
GPU(그래픽 처리 장치)란 무엇입니까?
병렬 컴퓨팅이란 무엇입니까?
 
자율주행차 추론: 도로 테스트 및 배포
AI 모델이 훈련을 통해 새로운 입력에 반응하는 프로세스를 추론이라고 합니다. 이것이 바로 무인 자동차가 실제 도로를 주행할 때 수행하는 작업입니다. 즉, 일련의 센서를 통해 수집한 정보를 사전 훈련된 모델에 입력하여 제어 시스템에 대한 지침을 생성하는 것입니다. 추론 단계의 데이터는 AI를 지속적으로 개선하기 위해 다음 훈련 단계에서도 사용될 수 있습니다.
 
 
추론하는 동안 컴퓨팅 리소스는 원격이거나 온보드일 수 있습니다. GIGABYTE의  E-시리즈 에지 서버는  대기 시간과 대역폭 사용을 줄이기 위해 가능한 한 데이터 소스에 물리적으로 가까운 곳에서 계산을 수행해야 하는 에지 컴퓨팅 시나리오에 적극 권장됩니다. GIGABYTE의 독점 열 관리 및 섀시 설계 덕분에 고도로 발전된 프로세서를 초집적 및 소형 서버에 쉽게 배포할 수 있습니다. 임베디드 차량 내 컴퓨팅과 관련하여 GIGABYTE는 차량의 중심에서 AI 모바일 엣지 컴퓨팅 플랫폼 역할을 하는  자동 운전 제어 장치(ADCU)  와 ARM 기반  차량 내 텔레매틱스 제어 장치( TCU)를  통해 실시간 통신 및 차량 관리 기능을 제공합니다.
 
 
자율주행 버스가  대만 장화 해안 산업단지에서 도로를 운행했습니다. 전기셔틀버스 '윈버스(WinBus)'는 정해진 노선만 운행하면 사람의 개입 없이 운행할 수 있다. GIGABYTE의 ADCU는 차량의 센서, 배터리 및 제어 시스템을 함께 연결하여 레벨 4 "고도 자동화"를 달성하는 데 사용됩니다.

리소스:
AI 추론이란 무엇입니까?
텔레매틱스란 무엇입니까?
 
자율주행차 테스트: 안전 보장을 위한 시뮬레이션
자율주행차가 도로를 주행할 준비가 되기 전에 광범위한 테스트를 수행해야 합니다. 이를 해결하는 한 가지 방법은 컴퓨터 시뮬레이션을 이용하는 것입니다. "디지털 트윈"의 맥락에서 고도로 정밀한 모델은 테스트 목적으로 도로 상태와 교통 흐름을 재현할 수 있습니다. 모델이 정확하려면 도시와 고속도로에 설치된 도로변 센서를 통해 다양한 데이터 매개변수를 수집해야 합니다. 주요 매개변수에는 차량 수, 차량 간 거리, 차량 속도가 포함됩니다.
 
 
 
대부분의 클라우드 컴퓨팅 장치와 마찬가지로 길가 센서는 RISC 아키텍처를 따르는 컴퓨터 칩을 사용하므로 전력 소비가 적다는 장점이 있습니다. 트래픽 흐름 모델을 보다 효율적으로 개발하려면 동일한 컴퓨팅 언어를 "말하는" 서버를 사용하는 것이 좋습니다. "클라우드 네이티브" RISC 기반 ARM 프로세서를 기반으로 구축된 GIGABYTE의  ARM 서버를 만나보세요. 이로 인해 컴퓨터 간에 "변환"하기 위해 컴파일러를 사용할 수 없을 뿐만 아니라 RISC의 특성은 각 개별 프로세서가 더 많은 코어를 제공하여 TCO를 낮추면서 성능을 높일 수 있음을 의미합니다.
 
 
대만 대학(NTU)은 GIGABYTE의  G242-P32를 사용하여 "고정밀 교통 흐름 모델"을  배양하고 있습니다  . 이는 모델 정확도를 보장하기 위해 실제 조건과 디지털 표현 간의 동기화가 0.05초 이내에 이루어져야 하는 대만의 도로 조건을 고도로 동기화되고 매우 정확하게 재현합니다. ARM 기반 CPU 덕분에 개발 시간이 절반으로 단축됩니다. 팀의 과학자들은 서버가 AI 훈련, 컴퓨터 모델 개발, 데이터 전송 등을 할 수 있는 올인원 솔루션이라고 칭찬합니다.

자료:
디지털 트윈이란 무엇입니까?
클라우드 컴퓨팅이란 무엇입니까?
RISC란 무엇인가요?
코어란 무엇입니까?
CPU 란 무엇입니까?
 
 
자율주행차: 요약
자동차와 운송 부문에서 인공지능의 표준을 제시하는 것 중 하나가 바로 자율주행차입니다. AI 운전자를 "훈련"하려면 엄청난 양의 데이터를 처리해야 하기 때문에 GPU 가속을 제공하는 컴퓨팅 플랫폼이 적합한 솔루션입니다. GIGABYTE는 고급 CPU와 GPU의 성능을 결합하여 슈퍼컴퓨팅 플랫폼을 사용자 손에 직접 제공하는 데 특화된 광범위한 G 시리즈 GPU 서버를 제공합니다. 좋은 예는 4세대 Intel® Xeon® 확장 가능 CPU와 NVIDIA의 HGX™ H100 8-GPU 컴퓨팅 모듈을 갖춘 G593-SD0입니다.

AI 모델이 훈련되면 자율주행차는 전 세계의 새로운 데이터에 대한 올바른 응답을 선택하여 '추론'하여 안전하고 편리한 여행을 보장합니다. 온보드 컴퓨터를 통해 추론이 수행되면 GIGABYTE의 ADCU(Automated-Driving Control Unit)가 무인 차량의 두뇌 역할을 할 수 있습니다. 지원을 제공하기 위해 원격 리소스가 필요한 경우 GIGABYTE의 E-시리즈 엣지 서버를 데이터 센터 외부 위치에 배포하여 대기 시간과 대역폭 사용을 줄이면서 적용 범위를 넓힐 수 있습니다.

훈련 및 추론 외에도 자율주행차는 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 테스트되어 도로 준비 상태를 보장할 수 있습니다. "고정밀 교통 흐름 모델"은 연구실에서 도로 상황을 재현하는 한 가지 방법입니다. 이러한 모델은 길가 센서를 통해 수집된 데이터에 크게 의존하기 때문에 해당 장치와 동일한 명령 세트 아키텍처를 따르는 서버는 효율성을 향상시킬 수 있습니다. GIGABYTE의 "클라우드 네이티브" ARM 서버는 RISC 아키텍처를 기반으로 하며 사례 연구에서 개발 시간을 절반으로 단축한 것으로 나타났습니다.
 
 
지능형 교통시스템 거버넌스: AI 기반 생태계 구축
AI 물결은 자동차 부문에 혁명을 일으킬 뿐만 아니라 우리의 교통 생태계에도 광범위한 영향을 미칩니다. 결국, 자동차를 운전할 만큼 똑똑한 인공 지능이 번호판을 읽고 요금소를 관리할 수도 있다는 것은 당연한 일입니다. 앞으로 AI가 점점 더 많은 거버넌스 관련 작업을 처리하는 것은 불가피합니다.
 
 
주차장과 고속도로 요금소 모두에 적용 가능한 컴퓨터 비전을 활용해 번호판의 숫자와 문자를 인식하는 것은 AI 추론의 대표적인 예입니다. 입력되는 양이 어마어마합니다. 예를 들어 대만의 ETC(Electronic Toll Collection) 시스템을 사용하면 매일 1,600만 개의 새로운 데이터 포인트가 처리됩니다. GIGABYTE의 G293-Z43 과 같은 강력한 AI 추론 서버는  작업에 적합합니다. 2U 섀시에 16개의 AMD Alveo™ V70 카드로 구성된 업계 최고의 초고밀도 구성은 최소한의 물리적 설치 공간과 대기 시간으로 최대의 가속을 제공합니다.
 
 
앞서 언급했듯이 추론 단계의 피드백을 사용하여 AI 모델 출력의 정확성을 향상시킬 수 있습니다. AI를 지속적으로 업데이트하고 개선하기 위해 파이프라인을 설정하는 방식을 MLOps라고 합니다. GIGABYTE의 피투자 회사인 MyelinTek Inc.는  운송 및 기타 여러 분야에서 AI 개발 프로세스를 간소화할 수 있는 MLOps용 소프트웨어 및 하드웨어 패키지인 DNN Training Appliance를 제공합니다.

자료:
랙 유닛(U)이란 무엇입니까?
MLOps란 무엇인가요?
 
 
지능형 교통 시스템 통신: IIoT/V2X 기기의 네트워크 구축
운송 부문에서 AI가 수행하는 또 다른 중요한 역할은 스마트 교통 네트워크를 완성하는 데 도움이 되는 IIoT 및 V2X 장치를 강화하는 것입니다. 전신주, 신호등, 버스 정류장 등 도시와 도로의 다양한 요소는 모두 끊임없이 확장되는 AI 인프라의 일부가 될 수 있습니다.
 
 
이 시나리오에서는 다목적 엣지 컴퓨팅 플랫폼이나 강력한 임베디드 시스템이 인공 지능을 배포하는 가장 좋은 방법입니다. GIGABYTE의  AI 모바일 엣지 컴퓨팅 플랫폼은  대부분의 도로변 설치에 권장되는 솔루션입니다. 손쉬운 확장성을 통해 더 많은 가속기를 추가할 수 있으며, 풍부한 I/O 포트 제공으로 거의 모든 환경에서 사용하도록 조정할 수 있습니다. AI는 운전자와 보행자 모두에게 최신 교통 정보를 제공할 수 있으며, 관리자가 거시적 수준에서 조정할 수 있도록 제어 센터에 보고할 수도 있습니다.
 
 
GIGABYTE는 또한   이 분야의 고객을 위해 산업용 마더보드와 임베디드 IoT 솔루션을 제공합니다. 이 제품의 주목할만한 특징으로는 광범위한 작동 온도, 낮은 전력 소비 및 뛰어난 연결성이 있습니다. Blaize를 사용한 GIGABYTE의 솔루션은  자동차 및 운송 산업 전반에 걸쳐 인공 지능이 확산될 수 있도록 엣지에서 추론 가속을 제공하기 때문에 처리 속도도 중요하지 않습니다  .

리소스:
IIoT란 무엇입니까?
V2X란 무엇입니까?
 
 
지능형 교통 시스템: 요약
자율주행차 외에도 AI는 교통 관련 인프라에 주입되어 우리가 이동하는 방식을 관리하고 목적지에 안전하고 편안하게 도달할 수 있도록 지원하는 지능형 교통 시스템을 구축할 수도 있습니다.

번호판 인식은 AI 기반 교통 생태계에서 중요한 역할을 합니다. 컴퓨터 비전은 고속도로와 주차장에서 차량을 식별하는 데 사용됩니다. 이는 추론 집약적인 작업이므로 GIGABYTE의 G293-Z43과 같은 강력한 AI 추론 서버가 세상을 변화시킬 수 있습니다. AI를 재교육하고 모델을 업데이트하기 위해 추론 단계의 데이터를 사용하는 관행은 자동차 및 운송 산업의 AI 개발에 적극 권장되는 MLOps용 토털 솔루션인 GIGABYTE의 DNN 교육 어플라이언스를 사용하여 간소화될 수 있습니다.

IIoT 및 V2X 네트워크의 실현은 차량이 항상 주변 환경과 연결되어 안전성과 편의성을 크게 향상시키는 데 도움이 됩니다. 가로등부터 디지털 간판까지 다양한 유형의 길가 설치는 교통 업데이트, 차량 호출과 같은 서비스를 제공할 수 있는 엣지 컴퓨팅 시스템의 플랫폼이 될 수 있습니다. GIGABYTE의 AI 모바일 엣지 컴퓨팅 플랫폼, 산업용 마더보드 및 임베디드 IoT 솔루션은 모두 인공 지능 애플리케이션의 포화도를 높이는 데 사용될 수 있으며 이는 이동 중인 모든 여행자에게 유용한 지원을 제공할 것입니다.
 
 
왜 기가바이트인가?
자동차 및 운송 부문을 휩쓸고 있는 AI 혁명에 참여하고 싶다면 가장 진보된 AI 발명품을 마음대로 사용할 수 있는 동시에 새로운 방법이 어떻게 길을 열어줄 수 있는지에 대한 지식을 공유할 수 있는 솔루션 제공업체가 필요합니다. 무한한 기회. 컴퓨터 하드웨어의 선두 공급업체이자 기술 산업의 유명한 선구자인 GIGABYTE Technology는 AI 여정에 필요한 파트너입니다. 우리는 인공 지능이 가져온 패러다임 전환에서 승리하는 데 도움이 될 이러한 속성을 제공합니다.

● 포괄적인 제품군

이전 섹션에서 설명했듯이 GIGABYTE는 교육, 추론 및 테스트를 위한 AI 서버와 스마트 교통 네트워크 배포를 위한 엣지 컴퓨팅 플랫폼을 포함하여 자율 차량 및 지능형 교통 시스템 개발의 다양한 단계를 위한 컴퓨팅 솔루션을 제공합니다. 업계의 다양한 측면을 충족하는 제공업체와 협력하면 고객을 위한 프로세스를 간소화할 수 있습니다. 이는 또한 이 수직 시장에 대한 GIGABYTE의 전문성을 입증하는 것이기도 합니다.

● 최첨단 컴퓨팅 능력

GIGABYTE는 x86 CPU용 AMD 및 Intel, ARM CPU용 Ampere, GPU용 AMD, NVIDIA 등을 포함하여 슈퍼컴퓨팅 분야의 저명한 칩 공급업체와 긴밀히 협력하여 당사의 컴퓨팅 플랫폼이 가장 진보된 처리 능력을 활용할 수 있도록 보장합니다. 광범위하고 다재다능한 공급업체는 고객이 광범위한 최적 선택 중에서 개별 요구에 가장 적합한 처리 장치를 선택할 수 있도록 보장합니다.

● 독특하고 독점적인 제품 디자인

GIGABYTE의 독점 섀시 설계 및 열 관리 기능은 엣지 컴퓨팅 애플리케이션에 필수적인 최고의 컴퓨팅 밀도와 최소한의 설치 공간을 제공합니다. 추가 보너스로, 당사 솔루션의 향상된 전력 효율성은 장기간 배포에 적극 권장되는 동시에 지속 가능성에도 도움이 됩니다.

● 부가 가치 서비스 보완

다른 회사에서는 서버 관리 소프트웨어 비용을 청구할 수도 있지만 GIGABYTE는 그렇지 않습니다. 모든 GIGABYTE 서버에는 추가 비용 없이 GIGABYTE 관리 콘솔이 함께 제공됩니다. 이 사용자 친화적인 도구를 사용하면 IT 관리자가 웹 기반 브라우저를 통해 원격으로 서버를 최적화하고 제어하여 성능을 극대화하고 고가용성을 보장할 수 있습니다. 독점 다중 서버 원격 관리 소프트웨어 플랫폼인 GIGABYTE 서버 관리(GSM)는 공식 GIGABYTE 웹사이트에서 무료로 다운로드할 수도 있습니다.

● 수십 년간 입증된 실적

GIGABYTE는 1986년 창립 이래 첨단 기술로 세상을 더 나은 곳으로 만들기 위해 노력해 왔습니다. 서버 사업에 대한 참여는 2000년부터 시작되었습니다. 2023년에는 서버 사업부를 분사해 기가컴퓨팅테크놀로지(Giga Computing Technology)라는 전액 출자 자회사를 설립했다. 생태계에 대한 수십 년간의 투자는 GIGABYTE 서버가 최신 AI 솔루션과 완벽하게 호환되며 NVIDIA, Linux, Red Hat 등과 같은 업계 리더의 인증을 자랑한다는 것을 의미합니다.

● 믿을 수 있는 서비스 및 지원

GIGABYTE는 광범위한 제품에 대해 안정적인 서비스와 지원을 제공합니다. 온라인 eSupport 시스템을 사용하여 전문 서비스 팀에 연락할 수 있으며, FAQ를 통해 현장에서 문제를 해결하는 데 도움을 받을 수 있습니다.

 
 
요약
우리는 일하고, 쉬고, 이동하는 방식을 재정의할 인공 지능 중심 혁신의 지속적인 여정에서 교차로에 서 있습니다. 자율주행차와 지능형 교통 시스템 분야에서 AI는 우리가 타고 다니는 무인자동차와 이를 지원하는 스마트 교통 네트워크를 시작으로 이미 미래에 대한 우리의 비전을 현실로 만들고 있습니다.

기본적으로 자율주행차는 AI 훈련과 추론이라는 두 단계를 통해 개발됩니다. 안전성을 더욱 강화하기 위해 컴퓨터 모델을 사용한 추가 테스트 단계를 수행할 수 있습니다. GIGABYTE 기술은 서버 부문에서 수십 년의 경험을 바탕으로 AMD, Ampere, Intel 및 NVIDIA와 같은 칩 공급업체의 최신 프로세서 및 가속기로 구동되는 인증된 AI 플랫폼을 제공합니다. 이 칩은 GIGABYTE의 독점 서버 설계와 통합되어 고객에게 차량용 AI 개발을 위한 최고의 도구를 제공합니다.

AI는 또한 도로에서의 거버넌스 및 커뮤니케이션 책임을 맡을 수도 있습니다. 자동차 번호판 인식은 첨단 AI의 한 형태인 컴퓨터 비전으로 가능해진다. 길가 설치는 상호 연결되어 여행자에게 최신 정보를 전달하는 IIoT 및 V2X 장치의 네트워크를 구축할 수 있습니다. GIGABYTE는 AI 서버 외에도 인프라의 모든 부분에 AI를 부여할 수 있는 엣지 컴퓨팅 플랫폼과 임베디드 컴퓨터(IPC)도 제공합니다.

AI의 힘은 자동차와 운송 산업에서 전속력으로 발전하고 있습니다. 이러한 흥미진진한 추세를 활용하는 데 도움을 줄 수 있는 IT 솔루션 파트너를 찾고 있다면 GIGABYTE Technology에 연락하여 우리가 귀하를 위해 무엇을 할 수 있는지 알아보는 것이 좋습니다.
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