자동차와 동거하는 자일링스의 DNA

자일링스(Xilinx)는 설계 가능한 논리 소자와 프로그래밍이 가능한 내부 회로가 포함된 반도체 소자인 FPGA(Field Programmable Gate Array)의 시장점유율 1위 업체다. FPGA는 출하 이후에도 필요에 따라 재설계가 가능하다. ADAS 및 자율주행 시스템은 기능 및 안전성 향상을 위해 더 많은 센서와 알고리즘이 결합됨에 따라 복잡성이 기하급수적으로 증가하고 있다. 유세프 칼릴롤라히(Yousef Khalilollahi) 자일링스 아태지역 세일즈 부사장은 온라인 기자간담회를 통해 자사의 자동차용 적응형 반도체가 이러한 문제를 완화하는 데 도움이 될 수 있다고 말한다. 그 내용을 전한다.

 

자율주행(Autonomous Driving, AD) 및 5G의 부상과 클라우드 컴퓨팅 및 IoT에 이르기까지 시장 전반에 걸쳐 변화가 가속화되고 있다. 특히 인공지능(AI)이 확산되고 지능형 기능이 보편화됨에 따라 시장의 요구는 빠르게 변화하고 있다. 따라서 가장 적응력이 뛰어나고 탄력적인 시스템 만이 생존할 것이다. 자일링스는 독보적인 적응형(Adaptability) 및 유연한 플랫폼을 제공함으로써 설계자가 제품을 출시한 후에도 하드웨어 및 소프트웨어 레벨에서 제품을 조정할 수 있도록 해준다. 이러한 적응형 솔루션을 갖춘 기업은 역동적인 시장환경에서 혜택을 누리게 될 것이며, 특히 자동차 시장에서는 더욱 중요한 요소가 될 것이다.

자동차의 재정립

자동차 산업은 차량의 설계 향상을 비롯해 개인화된 안전성과 편의성 및 서비스에 대한 수요 증가에 대응하기 위해 근본적인 혁신을 거듭하고 있다. ADAS를 비롯해 차량내 모니터링 시스템, 자율주행, 커넥티드카, 전동화, 기능안전 등 새로운 기술이 도입되면서 계속해서 진화하고 있다. 자일링스는 이러한 차세대 시스템 분야에서 리더십을 강화하면서 자동차 시장을 재정립하는 모든 영역에서 혁신을 제공하고 있다.

ADAS는 엣지 센서와 전방 및 서라운드뷰 카메라와 레이더 및 라이다를 이용해 충돌방지, 객체감지, 추적 기능 등을 지원하기 위해 컴퓨터 비전에서 AI로 이행하고 있으며, 이러한 시스템은 자일링스의 적응형 플랫폼에 적합한 영역이다.

차량내 모니터링 또한 AI를 사용해 차량 탑승자의 주의력이나 제스처, 선호도를 식별하는 것은 물론, 차량에 남겨진 물건 등을 식별할 수 있다. 이러한 기능은 안전과 편안함을 모두 충족시킬 수 있는 첨단 기능들이며, 자일링스의 AI 추론 솔루션의 첨단 프로세싱 성능을 통해 구현할 수 있다. 

자율주행은 아직 도입 초기 단계이지만, 지속적으로 기술이 발전하면서 TaaS(Transportation as a Service) 등을 비롯해 엄청난 기회 요소를 제공할 것이다. 가능성은 무한하며, 매우 흥미로운 시대가 열릴 것이다. 이러한 자동화된 차량 애플리케이션에서 확산되고 있는 도메인 컨트롤러 컴퓨팅은 자일링스의 차세대 제품의 성장을 견인하게 될 것이다. 

커넥티드 카는 양방향 통신으로 차량의 외부 시스템과 정보 및 데이터를 교환함으로써 객체 및 장애물에 대한 판단력을 높일 수 있다. 또한 배터리 및 충전 시스템 기술이 발전하면서 전기자동차(EV)도 빠르게 확산되고 있다. 기능 안전성은 시스템의 보안 및 안전성을 위해 중요한 영역이다. 자일링스는 이미 입증된 품질로 높은 신뢰성을 제공함으로써 자동차의 모든 시스템에서 이러한 인증을 획득할 수 있도록 지원하고 있으며, 자동차 제조업체와 공급업체들이 차별화된 경쟁력을 갖출 수 있도록 설계 유연성을 제공한다.

자동차 시장을 위한 자일링스의 가치 제안

자동차용 반도체 시장은 2020년 450억 달러 규모에서 오는 2040년에 1,750억 달러 규모로 성장할 것으로 전망된다.(자료: Statista 2020) 반도체는 차량의 운전자지원시스템을 비롯해 자율주행, AI 및 머신러닝, MaaS(Mobility as a Service), 인포테인먼트, 커넥티드 카, 전동화, 기능안전성 등에 이르기까지 자동차 시장의 새로운 기술을 촉진시키는 데 광범위하게 적용되고 있다. 

한국의 자동차 시장은 코로나 위기 상황에도 2020년 11월 내수시장 기준 143,591대의 판매량을 기록하며 지난해 같은 기간 대비 5.3% 성장했다. 전 세계 자동차 시장은 아직 많은 어려움을 겪고 있지만 코로나 상황이 개선되면 빠르게 회복할 것으로 기대한다.

이러한 자동차 시장의 성장 속도와 혁신을 지원하기 위해서는 알고리즘이나 AI 모델, 기능안전성 표준, 센서 수 등 빠르게 진화하는 시스템 요건을 충족할 수 있어야 한다. 하지만 혁신 속도는 이미 실리콘 설계주기를 추월했으며 이러한 추세는 앞으로도 가속화할 것이다. 한편으로는 고객의 요구가 지속적으로 변화하면서 소프트웨어 및 하드웨어 레벨에서 여러 다양한 제품을 구현할 수 있는 적응형 컴퓨팅 솔루션이 요구되고 있다. 

자일링스는 FPGA를 시작으로 SoC, MPSoC, RFSoC, 적응형 컴퓨팅 가속화 플랫폼(Adaptive Compute Acceleration Platform, ACAP)에 이르기까지 지속적으로 성능과 전력, 집적도 등을 향상시키면서 로우-엔드에서 하이-엔드까지 다양한 애플리케이션을 개발할 수 있도록 지원하고 있다.
자일링스는 자동차 시장에서 지난 15년 동안 총 1억 9,000만 개 이상의 디바이스를 출하하고 두 자릿수 성장을 기록하며 꾸준한 성장세를 기록해왔다. 이 중 ADAS 분야에는 7,500만 개 이상의 디바이스를 선적했다. 
적응성 및 짧은 지연시간의 중요성

POV(Passenger of Vehicle) 및 로보택시 등 자동차 분야에 새롭게 도입되는 기능들과 비즈니스 모델은 기술 혁신으로 이어지고 있다. ADAS에 적용되는 센서 수가 증가하고, 전방 카메라는 2022년 ~ 2023년에 ‘표준 기능’이 될 것으로 예상된다. 머신러닝을 위한 이미지의 해상도 및 FoV(Field of View)도 계속해서 높아지고 있다. 2D 레이더는 이미징 레이더로 전환하고, 센서 범위도 300 m 이상으로 확대되고 있으며, 라이다 기술은 일반 승용차에 보편화되어 확산될 것으로 예상된다. 특히 ADAS 분야에서는 향후 몇 년 동안 도메인 컨트롤러가 중요한 과제로 부상할 것이다. 지금은 모듈과 시스템 등이 차량의 엣지에 분산되어 처리되지만, 향후에는 중앙에서 처리가 이뤄지는 도메인 컨트롤러로 전환될 것이다. 
인간의 뇌와 같은 기능을 하는 이러한 프로세싱 도메인은 데이터를 수집하고, 사전처리 및 분산, 결정 등을 수행해야 한다. 이는 DAPD(Data Aggregation, Pre-processing, Distribution)와 컴퓨팅 가속, 고성능 직렬 프로세서 및 안전 프로세서 등 4개의 주요 블록으로 구성돼 있다. 이러한 도메인 컨트롤러는 각기 다른 센서 구성과 센서 수 또는 센서 기능을 사용해야 하는 데다 여전히 기술 혁신이 진행되고 있다. 따라서 중앙의 프로세싱 성능 및 적응성을 모두 지원할 수 있는 단일 플랫폼 기반의 자일링스 솔루션이 적합하다.
로보택시와 차량공유 서비스, MaaS(Mobility as a Service)와 같은 TaaS(Transportation as a Service)는 점차 자율주행 차량을 이용한 새로운 접근방식이 도입되고 있다. 자율주행을 구현하기 위해서는 여러 요건이 필요하지만, 그 중 지연시간은 매우 중요하다. 처리량을 높이면서도 지연시간을 줄일 수 있어야 자율주행 차량의 인식 및 판단 성능을 향상시킬 수 있다. 자일링스는 짧은 지연시간으로 높은 처리량을 제공할 수 있는 솔루션을 제공한다. 이는 자율주행 차량의 훨씬 짧은 반응시간을 필요로 하는 AI 추론 애플리케이션에 상당한 이점이 될 수 있다.
* 예컨대 다임러(Daimler AG)는 차량 지붕에 탑재되는 MBUX 인테리어 어시스턴트(MBUX Interior Assistant) 컴퓨팅 서브시스템에 매우 짧은 지연시간과 전력 효율을 구현하기 위한 파트너로 자일링스를 선택했다.

일반 승용차와 로보택시에 모두 적용되고 있는 AI와 머신러닝은 빠르게 진화하고 있다. AI는 2012년 AlexNet이 등장한 이후 폭발적으로 확산됐으며 광범위한 애플리케이션 분야에 걸쳐 다양한 모델이 개발되고 있다. AI는 엄청난 속도로 진화하고 있어 칩 공급업체들이 ASIC을 기반으로 디바이스를 구현한다면, 출시되는 시점에는 이미 솔루션의 유용성이 상실될 가능성이 크다. 따라서 지속적으로 진화하는 AI 접근방식에 대응하기 위해서는 적응형 실리콘이 필요하다. 

자일링스는 구축된 시스템이 현장에서 운영 중인 상황에서도 하드웨어를 업그레이드할 수 있는 OTA(Over-the-Air) 실리콘 업데이트 기능을 지원한다. 이를 통해 새로운 보안 위협에 대한 대응이 가능하고, 안전 알고리즘을 업데이트하고, 시간이 경과하면서 진화하는 신경망 구현을 지원하는 것은 물론, 교정 및 수정 조치를 수행할 수 있다.

신뢰할 수 있는 자동차용 반도체

2002년부터 자동차 분야에 진출한 자일링스는 지금까지 자동차 등급 디바이스 1억 6,000만 개를 출하했다. 제품에 대한 리콜이 없고, 불량률(PPM)에서도 탁월한 결과를 달성하는 등 독보적인 성과를 거두었다. 특히 ADAS 및 자율주행, 기능안전성 요구가 증가하면서 지난 4 ~ 5년 동안 자일링스 솔루션에 대한 기대는 더욱 높아졌다. 자일링스는 훨씬 엄격한 요건과 새로운 방법론을 필요로 하는 자동차 시장의 새로운 흐름에 대응하고 있다.

자일링스 제품은 이미 항공전자기기 및 산업, 의료기기 등과 같이 매우 엄격한 기능안전성을 요구하는 다양한 시장에 적용됐다. 자일링스는 디바이스 및 소프트웨어, 툴에 대한 자동차 기능안전성 국제 표준인 ISO 26262 인증을 받았으며 ASIL B/D 애플리케이션을 지원한다. 
 

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자동차 전동화
(윌라드 투(Willard Tu) 자일링스 자동차 부문 수석 디렉터)

실리콘카바이드(SiC) 기반 제어에 자일링스 솔루션이 제공하는 이점

• 최적화를 위한 탁월한 유연성: 프로그래머블 로직에 실시간 중요 기능 구현
• 고속 인버터 모터 제어 루프 구현: 초고속 제어(ns)로 더 높은 스위칭 주파수 달성
• 하위 제어 루프 보상 구현: EMI 감소를 위한 능동 전류 필터링으로 손실 최소화
• 개별 IO 레벨에서 정밀하게 조정 가능: 지터를 최소화하고 과전류 보호

자일링스는 전동화와 관련해 차량 다이내믹(Vehicle Dynamic) 및 예측유지보수 전략을 가속화할 수 있도록 자일링스 AI 기능을 사용하는 전기자동차 관리 ECU를 비롯해 복잡한 차량 통신을 구현해 실시간으로 중요 데이터를 전송할 수 있도록 동시에 다중 프로토콜을 처리하는 다자간(Any-to-Any) 통신과 모델 기반 알고리즘 및 실리콘카바이드(Silicon Carbide, SiC) 제어 루프 지원 등 4가지 중점 분야에 주력하고 있다. 

현재 자일링스의 적응형 기술은 온보드차저(On-Board Charger, OBC)와 배터리관리시스템(Battery Management System, BMS) 및 전기자동차 모터 드라이브 제어 등에 사용된다. 이러한 분야는 기본 하드웨어 동작에 실시간으로 적응할 수 있도록 모델 기반 알고리즘을 구동하기 위해 AI 및 하드웨어 가속을 이용하는 사례가 증가하고 있다. 

전력관리 분야에서 확산되고 있는 최첨단 스위칭 기술인 실리콘카바이드는 효율성을 향상시킬 수 있지만, 복잡한 제어 루프를 100 kHz 이상의 훨씬 빠른 속도로 실시간 실행이 가능해야 한다. 실리콘카바이드는 전기자동차의 모터 드라이브를 제어하는 데 사용하는 것은 물론, 충전 속도와 성능을 향상시키기 위해 온보드차저 시스템에도 적용된다. 실리콘카바이드는 오는 2026년까지 연간 60%의 성장률을 기록하며, 전력반도체 시장의 19%를 차지할 것으로 전망되고 있다.(자료: Strategy Analytics)

실리콘카바이드 제어에 자일링스 솔루션이 적합한 이유는 다양하다. 탁월한 유연성으로 최적화를 제공하는 것은 물론, 초고속 제어가 가능해 더 높은 스위칭 주파수를 달성할 수 있으며, 능동 전류 필터링으로 EMI를 줄이고, 손실을 최소화할 수 있다. 자일링스 징크 7000(Zynq 7000) 제품군은 ARM Cortex-A9 기반의 소프트웨어 플랫폼과 유연한 프로그래머블 로직 어레이를 제공함으로써 복잡한 모터 제어 루프 모델에서 실시간 응답을 구현하고 설계를 최적화할 수 있다. 또한 프로그래머블 로직은 EMI를 줄이고, 손실을 최소화하며, 특정 플랫폼에 맞게 IO 맵을 생성할 수 있는 독보적이고 유연한 방법을 제공한다. 
 

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아래는 유세프 칼릴롤라히 부사장과의 일문일답

Q1. 레벨 4 이상의 자율주행 자동차는 AI가 핵심이 될 것이다. AI의 학습 및 추론을 위해 일반적으로 GPU가 사용된다. FPGA가 여전히 주목받지 못하고 있는 이유가 어디에 있다고 보나?
A1. 자일링스는 단순한 개념증명(Proof of Concept, PoC)을 위한 솔루션을 제공하는 것이 아니라 대부분 생산을 목표로 하는 자동차 애플리케이션에 주력하고 있다. 우리는 이미 여러 선도적인 자율주행차 설계업체들과 협력해 다양한 시스템 요구사항에 부합하는 적응형 FPGA 및 SoC를 제공하고 있다. 이러한 시스템은 상당히 복잡한 데다, 감지 및 데이터 집계, 사전 프로세싱 및 컴퓨팅 가속, 프로세싱 및 안전성 등과 같은 각기 다른 기능을 처리하기 위해 여러 구성요소들을 사용해야 한다. 자일링스는 2019년 12월 자동 주차 대행을 위한 ACU-첨단 플랫폼(ACU-Advanced Platform) 생산을 위해 바이두(Baidu)와 진행된 협력 사례를 발표한 바 있다. 

Q2. ISO 26262 기능안전 인증은 어느 기관으로부터 받았나?
A2. 인증은 제3의 독립 기관을 통해 이뤄진다. TUV SUD와 엑시다(Exida)는 자일링스가 현재 툴과 실리콘 인증을 위해 협력하고 있는 기관이다.
Q3. OTA 실리콘 업데이트는 구체적으로 어떻게 수행되나?
A3. OTA 실리콘 업데이트는 자일링스 디바이스 내부에 있는 프로그래머블 로직을 통해 이뤄진다. 이 프로그래머블 로직을 프로그래밍하는 비트스트림은 ECU 모듈 내의 비휘발성 메모리 내에 상주한다. 전원을 켤 때 이 비트스트림이 자일링스 디바이스에 로드되어 로직(즉, 하드웨어)을 프로그램하게 된다. OTA 업데이트 중에 이 비휘발성 메모리는 새로운 소프트웨어 코드뿐만 아니라 하드웨어를 위한 새로운 비트스트림으로 업데이트된다. 새로운 로드에 대한 인증 및 검증이 완료되면, 이후 동작이 개시될 때 새로운 “하드웨어” 설계가 로드된다. 

Q4. 프로세서 업체인 AMD에 최근 인수됐다. 자동차 시장 전략에 변화는 없는가? 
A4. 지난 수십 년간 자일링스는 자동차 시장에서 요구하는 장기간의 제품공급 가용성, 즉 긴 수명주기를 지원해왔다. AMD와 자일링스의 결합을 통해 업계 최고의 고성능 컴퓨팅 회사가 탄생하게 되었다. 이번 합병을 통해 업계 리더인 두 회사는 상호 보완적인 제품 포트폴리오와 고객을 확보하게 됐다. AMD는 CPU, GPU, FPGA, 적응형 SoC 및 심층적인 소프트웨어 전문지식을 결합해 클라우드와 엣지, 단말장치(end devices) 등을 위한 최상의 컴퓨팅 플랫폼을 구현함으로써 업계에서 가장 강력한 고성능 프로세서 기술 포트폴리오를 제공하게 될 것이다. 두 회사는 데이터센터에서 게임, PC, 통신, 자동차, 산업, 항공우주 및 방위산업에 이르기까지 업계에서 가장 중요한 성장 영역으로 꼽히는 모든 분야에 걸쳐 새로운 기회를 확보하게 될 것이다. 

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AEM_Automotive Electronics Magazine