인공지능 자동차의미래를 가속화

엔드투엔드 자율주행차 개발 플랫폼

인공지능 기반 자동차는 더 안전하고 효율적인 운송 수단을 제공하는 동시에 승객에게 맞춤 설정된 차량 내부 경험을 제공합니다. 이러한 혁신적인 이점을 활용하기 위해서는 고성능 차량 내 인공지능 컴퓨팅과 확장 가능한 인프라가 모두 필요합니다. NVIDIA DRIVE® 플랫폼은 차량 내 하드웨어 및 소프트웨어와 함께 인공지능 인프라를 모두 포함하여 대규모 자동 운전 개발에 필요한 모든 것을 제공합니다.

차량 내 AI 컴퓨팅

DRIVE OS™ SDK로 구동되는 NVIDIA DRIVE AGX™ 플랫폼은 최고 수준의 컴퓨팅 성능을 제공합니다. 이 중앙 집중식 컴퓨팅 및 소프트웨어를 통해 AI 정의 차량은 대량의 카메라, 레이더, LiDAR 센서 데이터를 무선으로 처리하고 실시간 결정을 내릴 수 있습니다.

AI 인프라

NVIDIA DRIVE 인프라는 온프레미스와 NVIDIA DGX Cloud & Omniverse 모두에서 데이터 센터 하드웨어, 소프트웨어 및 워크플로우를 포괄합니다. 여기에는 클라우드 규모에서 AV 테스트 및 검증을 가속화하기 위한 물리적 기반 센서 시뮬레이션과 현실적인 동작을 위한 개발자 친화적인 API가 포함되어 있습니다.

자율주행차 안전

자율주행차에서 가장 중요한 것은 안전이다. 클라우드부터 차량까지 기능적으로 안전한 엔드투엔드 NVIDIA DRIVE™ 플랫폼은 AV 플랫폼에 중복성과 다양성을 구축하여 탑승자, 보행자 및 차량 안전을 최적화합니다.

풍부한 인식 출력

DRIVE Chauffeur는 물체, 주행 가능한 공간, 차선, 도로 표시는 물론, 신호등과 표지판을 감지하고 분류하도록 설계된 NVIDIA DRIVE 인식을 사용하여 제작되었습니다. 감지된 물체별로 거리를 예측하고 여러 개의 이종 센서 모달리티에서 입력을 결합할 수 있습니다. 또한 NVIDIA DRIVE DNN과 결합되어 자율주행을 위한 엔드 투 엔드 인식 파이프라인을 형성합니다.

자율 주행 자동차 시뮬레이션

자율 주행 자동차는 우리 시대의 가장 복잡한 엔지니어링 문제 중 하나로, 개발 팀만큼 뛰어난 도구를 필요로 합니다. 실제 환경에서는 AV를 완벽하고 안전하게 테스트할 수 없으므로 NVIDIA DRIVE Sim™이 빠르고 효율적인 대규모 AV 테스트 및 검증을 위해 설계된 물리적으로 정확한 시뮬레이션 플랫폼을 제공합니다.

신경 재구성 엔진 소개

신경 재구성 엔진(NRE)은 실제 데이터를 시뮬레이션에 직접 가져와 사실감을 높이고 생산 속도를 높이는 AI 도구 세트입니다. NRE는 드라이브 중에 수집된 비디오 데이터를 개발자가 시나리오를 수정하고, 합성 개체를 추가하고, 무작위화를 적용하여 초기 장면을 더욱 어렵게 만들 수 있는 인터랙티브 3D 테스트 환경으로 전환합니다.

  • 폐쇄 루프 시뮬레이션을 위한 DRIVE Sim

    NVIDIA DRIVE Sim은 몰입도 높은 3D 환경과 함께 물리적으로 정확한 시뮬레이션을 사용하여 AV 개발을 위한 가상 성능 시험장의 생성을 지원할 수 있습니다. 폐쇄 루프 테스트는 개별 소프트웨어 구성 요소 또는 전체 AV 스택에서 수행할 수 있습니다.

  • Omniverse를 통한 기능 확장

    DRIVE Sim은 핵심 시뮬레이션 및 렌더링 엔진을 제공하는 NVIDIA Omniverse™ 플랫폼에서 구축되었습니다. NVIDIA Omniverse는 촉박한 기간과 정확도를 요구하는 자율 주행 자동차에 물리적으로 정확한 실시간 멀티 센서 시뮬레이션을 제공하기 위해 멀티 GPU 지원으로 설계되었습니다.

  • 합성 데이터 생성을 위한 DRIVE Replicator

    개발자는 NVIDIA DRIVE Replicator™를 사용하여 물리 기반 센서 데이터와 픽셀 단위의 정확한 실측 레이블 등 희귀하고 어려운 시나리오를 위해 다양한 합성 데이터 세트를 만들 수 있습니다. 이러한 레이블에는 깊이, 속도, 오클루젼 및 레이블을 지정하기 어려운 기타 매개 변수가 포함됩니다.

  • 여러 개발 팀에서 사용하는 툴체인(SIL, HIL)

    DRIVE Sim은 모든 팀이 동일한 시뮬레이션 도구 모음을 사용할 수 있도록 설계됩니다. 로컬 워크스테이션에서 SIL을 실행하거나 하나 이상의 노드에서 다중 GPU로 확장할 수 있습니다. 융통성 있는 하드웨어 옵션. DRIVE Sim은 로컬로, 데이터센터의 OVX 서버에서, 아니면 NVIDIA의 여러 클라우드 파트너 중 한 곳에 있는 시스템 이미지를 사용하여 실행 가능합니다. HIL 또는 기타 XIL 사용 사례에서는 NVIDIA DRIVE Constellation™ 시스템을 사용할 수 있습니다.

  • 사용자 경험 시뮬레이션

    사용자 경험을 위한 설계에는 자동차의 움직임뿐만 아니라 차량 내부의 상호 작용을 모두 고려하는 것이 포함됩니다. DRIVE Sim은 인간 참여형(in-the-loop) 테스트에 사용할 수 있으며, 자동차 디자이너와 소프트웨어 엔지니어가 협업하고 최종 사용자의 전체적인 경험을 시뮬레이션할 수 있는 가상 스튜디오입니다.

  • 개방성 및 확장성

    DRIVE Sim은 개방적이고 모듈식이며 확장할 수 있으므로 유저가 시뮬레이터를 필요에 맞게 맞춤화할 수 있습니다. 센서 모델, 자동차 역학, 교통 모델 또는 하드웨어 맞춤형 인터페이스를 위해 포함된 SDK를 사용하여 확장을 쉽게 구축할 수 있습니다. DRIVE Sim에는 호환되는 확장을 제공하는 풍부한 파트너 에코시스템도 있습니다.

조직 전반의 AI, 데이터 사이언스, HPC 워크로드를 지원하기 위한 인프라 설계 및 관리를 위한 전문가의 실습 교육

NVIDIA DLI (딥 러닝 인스티튜트)는 AI 및 가속 컴퓨팅 분야의 개발자, 데이터 과학자 및 연구원을 위한 실습 교육을 제공합니다. 온라인 자율 학습 과정을 통해 Computer Vision의 기초에 대한 인증을 받으십시오. 또한 디지털 콘텐츠 생성, 의료 및 지능형 비디오 분석에 대한 2시간 선택 과목을 확인하십시오.

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