NXP eIQ Auto_block diagram
eIQ Auto_block diagram

NXP 반도체는 차량용 딥러닝 툴킷 eIQ Auto를 출시해 eIQ 머신러닝 제품군을 확대한다고 발표했다.

이 툴킷은 고객들이 개발 환경에서 엄격한 자동차 기준을 충족하는 AI 애플리케이션 실행까지 신속하게 전환할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 한다. eIQ Auto는 비전(vision), 운전자 대체, 센서 융합, 운전자 모니터링 및 기타 진화하는 자동차 애플리케이션에 딥러닝 기반의 알고리즘을 활용할 수 있도록 지원한다.

eIQ Auto 툴킷을 사용해서 고객들은 데스크탑/클라우드/GPU 환경에서 자동차 생산을 위한 개발을 진행하고, S32 지원 프로세서로 신경망을 배포할 수 있다. NXP의 툴킷과 차량용 추론 엔진은 안전 요건이 엄격한 애플리케이션에 신경망을 쉽게 배포할 수 있도록 해준다. 기존의 컴퓨터 비전 알고리즘에서 비전 기반 시스템의 딥러닝 기반 알고리즘으로의 전환을 가속화하는 것이 좋은 예이다.

딥러닝은 “기존의” 컴퓨터 비전 알고리즘 대비 객체 탐지 및 분류에서 향상된 정확성과 개선된 유지보수성(maintainability) 제공을 보장하지만, 완전한 자동차 구현(automotive implementation)을 위한 장벽이 높아 복잡성과 비용 부담이 크게 늘어난다.

eIQ Auto 툴킷은 딥러닝 알고리즘의 각 레이어에 대한 임베디드 컴퓨팅 엔진을 선정하고 프로그래밍하는 데 필요한 투자 비용을 낮춤으로써, 고객의 시장 진출 기간을 단축하는 것을 목표로 한다. 선정 프로세스 자동화로 특정 모델의 경우 다른 임베디드 딥러닝 프레임워크 대비 30배 향상된 성능을 제공한다. 가용 자원 활용을 최적화하고, 시간 및 개발 노력을 줄임으로써 이러한 성능 향상이 이뤄진다. 그 결과 개발자들은 그들의 애플리케이션을 평가하고, 세밀하게 조정하고, 배치할 수 있어 전반적 성능을 최대화할 수 있다.

NXP의 elQ Auto 툴킷에는 다음이 포함된다.

* 단일 API 및 런타임 백엔드 선택으로 지원되는 다수의 실행 옵션
* 가장 효율적인 액셀러레이터에 작업 일정을 잡아 성능을 최적화할 수 있는 A-SPICE 호환 추론 엔진
* 최신 CNN/네트워크 지원
* 최적화된 레이어 및 네트워크 라이브러리

차량용 개발 기준과 기능 안전 요건의 준수는 elQ Auto 및 S32V 통합을 통해 얻게 되는 주요 혜택이다. elQ Auto 추론 엔진은 엄격한 요건에 맞춰 개발되었으며, Automotive SPICE®를 준수한다. S32V 프로세서는 ASIL-C, IEC 61508 및 DO 178까지 ISO 26262를 지원하는 최고 수준의 기능 안전을 제공한다.

카말 쿠리(Kamal Khouri), NXP 첨단 운전자 지원 사업부 부사장 겸 총괄은 “현재의 자율주행 테스트 차량 실행에서 볼 수 있는 차세대 자동차 애플리케이션은 크고, 전력을 많이 소모하며, 대량 자동차 생산에 적용하기에는 실용성이 떨어진다. 새로 도입된 elQ 툴킷은 고객들이 최상의 안전성 및 신뢰성을 갖춘 임베디드 프로세서 환경에 강력한 신경망을 배치할 수 있도록 도와준다”고 말했다.

NXP의 elQ Auto 딥러닝 툴킷과 자동차 인증 S32V는 차세대 자동차 애플리케이션을 위한 성능, 안전 및 품질을 뒷받침하는 탄탄한 토대를 제공한다.

오윤경 기자 news@icnweb.co.kr

 

 

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