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- 머신 러닝과 매일 수백만 건의 클라우드 기반 시뮬레이션으로 자율주행 자동차 기술 안전하고 신속하게 훈련·테스트·검증

- AWS의 고성능 인프라와 심층적인 기능 포트폴리오 지원

오로라, AWS와 ‘오로라 드라이버’ 개발 속도 높여.jpg 

아마존웹서비스(AWS)는 자율주행 자동차 기술 분야를 선도하는 오로라(Aurora)가 머신 러닝 훈련 및 클라우드 기반 시뮬레이션 워크플로우 처리를 위한 클라우드 우선 공급업체로 AWS를 선정했다고 1일 발표했다.

 

오로라는 AWS의 입증된 인프라와 독보적인 기능 포트폴리오를 활용해 자사의 확장 가능한 자율 주행 자동차 기술인 오로라 드라이버(Aurora Driver)’ 개발 속도를 높이고 있다. ‘오로라 드라이버는 세상을 감지하는 센서, 안전한 경로를 예상하는 소프트웨어와 모든 자동차 플랫폼과 오로라의 하드웨어 및 소프트에어를 접목해 작동시키는 컴퓨터로 이뤄져 있다.

 

오로라 드라이버의 머신 러닝 훈련과 클라우드 시뮬레이션을 위해 오로라는 AWS에 전적으로 의존하고 있으며 클라우드를 이용해 매일 수조 건에 이르는 데이터 포인트를 처리하고 있다. 또한, 클라우드의 훈련 작업량을 확대해 올해 말까지 하루에 최대 1200만 건의 물리 기반 주행 시뮬레이션을 끝내고 실제 도로 주행 테스트에서 데이터를 수집해 페타바이트 수준의 정보를 구축하게 된다.

 

자율 주행은 매우 복잡한 기술 과제로 인식하고 임베디드 컴퓨팅, 머신 러닝, 이동 계획 수립, 의사 결정 그리고 첨단 센서 기술 등 획기적인 기술을 구현하기 위해 클라우드 컴퓨팅에 크게 의존한다. 오로라는 AWS의 고성능 컴퓨팅, 머신 러닝, 저장 및 보안 기능을 통해 가상 테스트 활동을 최적화하고 확대해 오로라 드라이버의 기능을 안전하고 신속하게 확장하고 있다.

 

크리스 엄슨(Chris Urmson) 오로라 CEO오로라의 첨단 머신 러닝과 대규모 시뮬레이션은 우리의 기술을 안전하고 신속하게 발전시키는 근간이며, AWS는 오로라의 프로세스를 유지하는데 필요한 탁월한 성능을 제공한다고 밝히고, AWS는 사실상 무제한으로 확장할 수 있는 기술을 통해 수백만 건의 가상 테스트를 지원해 오로라 드라이버의 기능을 증명하며 오로라 드라이버가 실제 도로 주행에서 나타나는 수많은 문제를 마주할 때 안전하게 길을 찾을 수 있게 한다고 덧붙였다.

 

AWS가 지원하는 오로라의 버추얼 테스팅 스위트(Virtual Testing Suite)’오로라 드라이버개발을 위한 고유의 액셀러레이터다. 오로라는 현실 세계에서 나타나는 하나의 테스트 상황에서 데이터를 얻어 버추얼 테스팅 스위트에서 수백 개의 순열을 끌어낼 수 있다. 이 가상 테스트는 오로라 드라이버가 도로 공사, 무단횡단자, 비보호 좌회전과 같은 복잡한 상황을 보다 신속하고 안전하게 대처하도록 훈련하는 데 도움이 된다.

 

예를 들어 오로라 드라이버는 실제 도로에서 비호보 좌회전을 하기 전에 약 230만 번에 이르는 시뮬레이션을 마쳤는데 이는 실제 운전 시간으로는 2만 시간에 해당한다. 오로라는 2019년부터 AWS에서 대규모 시뮬레이션을 실행했고 2021년 말에는 이를 하루에 1200만 건 이상으로 3배 늘릴 계획이다.

 

오로라 드라이버소프트웨어 스택의 오프라인 구성요소는 모두 AWS에서 작동되는데 이에는 버추얼 테스팅 스위트, 고해상도 지도(오로라 아틀라스’), 머신 러닝 모델, 소프트웨어 개발 툴 등이 있다. 오로라는 아마존 세이지메이커(Amazon SageMaker, 개발자와 데이터 과학자가 머신 러닝 모델을 신속하게 구축·훈련·배치할 수 있도록 돕는 AWS 서비스)로 주행 시뮬레이션을 가능케 하는 머신 러닝 모델을 생성·운영하고 지속해서 개선하고 있다.

 

오로라는 이 서비스를 통해 P4d와 같은 아마존 일래스틱 컴퓨팅 클라우드(Amazon Elastic Compute Cloud, ‘Amazon EC2’) 인스턴스 유형에 액세스하는데 이는 클라우드 내 머신러닝 훈련에 최고의 성능을 제공한다.

 

시뮬레이션을 개발하기에 앞서 오로라는 AWS를 이용해 실제 테스트 과정에서 기록된 페타바이트 단위의 데이터를 안전하게 저장하고 처리한 다음 해당 데이터로 머신 러닝 모델을 훈련한다. 사전 처리 작업은 아마존 일래스틱 쿠버네티스 서비스(Amazon Elastic Kubernetes Service, ‘Amazon EKS’) 그리고 공개 소스 툴을 이용하는 클라우드의 방대한 데이터를 처리하는 AWS의 서비스인 아마존 EMR(Amazon EMR) 상에서 작동된다. 이후 오로라의 머신 러닝 훈련 작업은 텐서플로(TensorFlow) 및 파이토치(PyTorch) AWS에 최적화된 딥 러닝 프레임워크에 의존한다. 끝으로 오로라는 G4dn과 같은 가속화된 컴퓨팅 인스턴스 유형을 제공하는 Amazon EKS Amazon EC2와 동시에 작동하는 수십만 개의 vCPU와 수천 개의 GPU를 통해 시뮬레이션 작업을 조직화하고 자동으로 규모를 조정한다.

 

스와미 시바수브라마니안(Swami Sivasubramanian) 아마존웹서비스 머신 러닝 부문 부사장은 “AWS의 확장성이 뛰어난 컴퓨팅, 머신 러닝 및 분석 서비스는 오로라가 자율주행 자동차 기술을 발전 시켜 실제로 한층 더 광범위하게 채택되도록 한다고 설명하고, “우리의 믿을만한 인프라와 아마존 세이지메이커와 같이 업계를 선도하는 머신 러닝 서비스를 포함한 종합적인 클라우드 서비스는 오로라가 매일 생성하는 수조 건의 데이터 포인트에서 통찰력을 얻어 지속적으로 기술을 발전시킬 수 있는 최적의 기반을 제공한다고 밝혔다.

 

이어 우리가 자율주행 자동차의 혁신 속도를 높이는 데 힘이 돼 자랑스럽다. 트럭 운송과 유통 및 모빌리티 혁신이 가져다줄 안전과 효율성 향상을 기대한다고 덧붙였다.

 

#AWS#오로라#머신러닝

 
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