[2021] 쉽게 정리한 테슬라 ai데이 요약 정리

[2021] 쉽게 정리한 테슬라 ai데이 요약 정리

테슬라 ai 데이

 

---

 

앞선 결론 <부제: 핵심은 로봇이 아니야>

자율주행은 마법처럼 뚝딱 되지 않는다. 현시점에서 뉴럴 네트워크 ai를 이용하여 자율 주행을 하기 위해서는 현실 세계에서 제약이 너무나도 많다.

즉, 현재 리소스로는 데이터를 처리하는 컴퓨터, 통신 속도 넘 느림, 방대한 데이터를 관리하기 위한 능력이 부족하다.

→ 현재의 리소스를 이용하여 최대의 효율을 뽑아내기 위한,
테슬라 노력들, 계획들, 성과들 그리고 향후 계획을 말하는 컨퍼런스 (우리는 이런 계획이 있다. 함께하자!!)

---

 

1. 엄청난 소프트웨어 설계와 이미지 처리 능력

a. vector 방식으로 변환

벡터로 변환 지도

FSD Beta 버전 이후 테슬라 차량에서 레이더가 사라졌고, 8개의 카메라로만 운영
→ 여러 각도의 8개의 이미지를 보고, 특정 오브젝트로 판단하기 위한 노력

테슬라 8개 카메라 각각 뷰

8개의 카메라로 얻을 수 있는 해상도는 고작 HD 화질이다.
HD화질로는 뉴럴 네트워킹을 하기에는 부족함 → 이 데이터를 효율적으로 이용해 야하기 때문에 HD 이미지를 벡터로 변환하는 작업을 거친다.

레스터 방식와 벡터 방식

라인을 데이터로 그리려면 모든 픽셀에 대한 데이터가 필요하다. 반면 벡터는 점과 점 사이를 이어주면 된다. 그리고 명령어로 그렸기 때문에 확대해도 깨지지 않는다 → 작은 용량, resoultion을 확대해도 깨지지 않는다 → 즉, 효율적

하이드라넷 구조도

이 과정에서 HydraNet이라는 신경망 구조를 이용

해결한 문제들 : 카메라 콜리전 보정 필요 / 멀티 카메라는 메모리를 과다 사용한다.
→ 테슬라는 데이터의 optimization 으로 해결하려는 시도 → 소프트웨어 회사로서의 면모(고차원적 처리
→ but 구글, 앱티브, 바이두 등의 다른 자율 주행 회사는 고가의 라이다 장비를 추가하여 해결하려는 시도

b. 공간 RNN 비디오 모듈

차량이 수집한 데이터로 만들어나가는 지도

고해상도 HD 맵처럼 미리 만들어놓는 것이 아니라
주변에 있는 것만 예측하고 업데이트 하는 방식으로 간단한 지도를 형성
1대만으로는 간단한 지도가 예측, but 주변의 여러 대의 테슬라 차량이 지도를 함께 만들어가는 상황도 가능

c. 가상시뮬레이션

테슬라 가상시뮬레이션

실제 상황에서 얻어지는 데이터뿐만 아니라 더 정밀한 자율 주행을 위해 가상 시뮬레이션이 돌아가고 있다.

레이블링화 된 지도

테슬라 차량이 본 특정 지역의 클립을 뽑아내어 뉴럴넷을 통해 레이블링 시키고 레이블화 된 지도를 생성
→ 이 지도를 시뮬레이션에 적용시켜 실제 영상과 거의 유사하게 만들어내어 학습을 진행

테슬라는 다른 소프트웨어 회사와 협력 혹은 외주를 사용하지 않고, 필요한 모든 아키텍처를 직접 설계하여 수직 계열화를 이루어냄 → 즉, 테슬라는 전 세계 유일무이한 ai 소프트웨어 회사 (뉴럴 네트워킹에 필요한 데이터 라벨링까지 내재화)

 

반응형

---

 

2. ai를 위한 자체 설계 반도체 DOJO

 

테슬라에서 머신러닝을 위해 사용된 GPU 사용시간이 계속해서 가파르게 증가하고 있음

테슬라 ai 반도체

전 세계에 있는 테슬라 차량에서 오는 데이터를 수집하고 더 빠르게 가공하여 학습시키기 위해서는
머신러닝만을 위한 특별한 컴퓨터가 필요 → 테슬라가 자체 설계한 슈퍼 컴퓨터 엑사 팟! 내년부터 적용

트레이닝 타일 소개

- 트레이닝 노드라는 싱글 유닛,
- 싱글 유닛 x 354개 → D1칩
- D1칩 x 500,000개 → 트레이닝 타일
- 트레이닝 타일 x 120개 → 슈퍼 컴퓨터 엑사 팟

---

3. 테슬라의 휴머노이드 로봇

테슬라 봇

테슬라의 일론 머스크 CEO는 이렇게 말했습니다.

“우리가 자동차로 실현하고 있는 것을 생각한다면, 테슬라는 확실히 세계최대 로보틱스 기업이라고 할 수 있다. 테슬라의 자동차는 바퀴 달린 AI 로봇과 같은 것이기 때문이다. 완전한 자율주행 컴퓨터는 자동차에 탑재된 ‘추론(인퍼런싱)엔진’이며 이것은 분명히 계속 진화하고 있다. 다양한 인공신경망(neural net)이 세상을 인식해 길을 찾아 주행하는 방법을 이해해 가고 있다. 이것을 휴머노이드(인간형 로봇) 형태로 바꾸는 것은 이치에 맞는 일이라 생각한다.”

테슬라 차량을 생산했던 생산기술, 자율 주행 ai 소프트웨어로 다음은 로봇 생산 예정
반복적이고 지루한 작업을 수행할 목적

내년 프로토타입 공개 예정 (2023은 돼야 되겠네)
→ 테슬라의 생산기술과 ai 소프트웨어가 있다면 만들 수 있는 건 로봇뿐만 아니라 무궁무진 (전기 자전거 하나만 만들어주세요...)

---

생각 정리

발표 후 호재니 하면서 주가가 당장 오를지 내릴지는 그 누구도 모른다. 하지만 현재 전 세계 ai 소프트웨어 회사 중 테슬라만큼 아키텍처를 설계하여 결과물을 얻은 회사는 한 군데도 없다. 동시에 자동차를 생산하는 회사 중 테슬라만큼 수직계열화되어 의존성이 적은 상태로 공장이 자동화되어 운영되는 곳 역시 한 군데도 없다. 두뇌와 피지컬을 모두 가진 사기 캐릭터 느낌이다.

전기차 + 태양광 에너지 + ai 소프트웨어 + 반도체 설계 + 로봇

내 생각엔 테슬라 로봇이 중요한 게 아니다. 로봇은 단지 앞으로 만들어질 결과물 중 하나일 뿐,, 내가 궁금한 건 10년 뒤의 테슬라가 어떤 회사가 되어 있을지이다.