대부분의 사람들에게 운전은 일련의 자동적인 결정으로 이루어지는 매우 간단하고 자연스러운 행위입니다. 자율 주행을 위해 AI를 훈련시켜 동일한 결정을 10분의 1초라도 더 빨리 내리고 잠재적으로 더 안전한 운전을 하도록 하려면 페타바이트급 데이터가 필요합니다.
세계보건기구(WHO)(ibm.com 외부 링크)에 따르면 매년 약 135만 명이 교통사고로 사망하고 5천만 명이 부상을 당합니다. 이러한 위험을 완화하기 위해 EU는 2030년까지 자율 주행 차량의 보급을 의무화하고 있습니다. 완전 자율 주행을 위한 최고의 기술 경로를 제공하기 위한 경쟁이 시작되었습니다.
Continental의 ADAS(첨단 운전자 지원 시스템) 인공 지능 책임자인 Robert Thiel은 "첨단 운전자 지원 시스템은 심각한 사고 시나리오에서 운전자보다 더 빠르게 반응합니다."라고 말합니다. “이는 인간보다 더 안전하게 운전할 수 있도록 엄청난 양의 데이터로 AI를 훈련시킴으로써 달성할 수 있습니다. 따라서 스마트한 데이터 관리는 곧 스마트한 차량과 생명을 구하는 것을 의미합니다."
Continental은 전 세계 거의 모든 자동차 생산업체에 자동차 부품을 공급하는 주요 공급업체이자 자율 주행 인텔리전스 분야의 선두주자입니다. ADAS 사업부는 20여 년 전부터 지능형 센서와 데이터 기반 교통 안전 솔루션을 개발하기 시작했으며, 딥러닝과 인공 신경망 학습을 통해 개발 속도를 높이기 위해 노력해 왔습니다. Continental의 비전 제로 프로젝트의 목표는 ADAS 기술 개발을 통해 교통사고로 인한 사망을 사실상 없애는 것입니다.
평생 지속되는 혁신
150년 동안 자동차 혁신의 한계를 뛰어넘은 Continental
훈련 효율성 향상
Continental, IBM Spectrum Scale 및 NVIDIA DGX 시스템을 사용하여 AI 훈련 시간 70% 개선
향상된 기능
Continental, 한 달에 최소 14배 더 많은 딥 러닝 실험을 동시에 실행
자율 주행과 관련된 자동차 산업의 가장 큰 과제 중 하나는 전 세계에 있는 데이터를 관리하고 필요한 곳에 해당 데이터를 사용하는 것입니다. Continental의 ADAS 비전 제로 이니셔티브는 매일 15,000킬로미터를 주행하는 센서가 장착된 테스트 차량으로 100TB 이상의 데이터를 생성 및 기록하여 수집, 처리, 선별, 평가 및 주석을 달고 시스템 교육 및 검증에 사용합니다.
주어진 시나리오에서 발생하는 상황을 감지하고 차량을 안전하게 제어하기 위한 의사 결정을 내리기 위해 팀은 NVIDIA DGX(ibm.com 외부 링크) 시스템을 훈련 및 검증에 사용합니다. AI 개발 속도를 높이고 출시 기간을 단축하기 위해 Continental은 고성능 AI 처리와 데이터 액세스, 그리고 NVIDIA GPU 컴퓨팅을 통해 초당 수십만 개의 이미지를 분석할 수 있는 강력한 스토리지 솔루션이 필요했습니다.
Continental의 ADAS 솔루션은 운전자의 여러 일반적인 운전 작업을 지원하고 심지어 사고를 방지하기 위해 차량을 제어할 수도 있습니다. 하지만 운전자 지원 및 차량 안전 시스템의 자동화가 증가함에 따라 소프트웨어의 복잡성이 증가하고 여러 지역에 걸쳐 안전 요구 사항도 늘어났습니다. Continental은 이제 전 세계적으로 확장 가능한 AI 솔루션을 발전시키기 위해 기술과 팀 모두를 확장해야 할 때라는 것을 깨달았습니다. 병렬 데이터 액세스의 필요성은 날로 커져가는 데이터 관리 문제를 해결해야 한다는 의미이기도 했습니다.
Continental은 AI의 고속 요구 사항을 충족하고 민감한 데이터를 보호하기 위해 강력한 병렬 파일 시스템이 필요했습니다. 동시에 데이터를 저장하고 추적성을 향상시키기 위해 중앙에서 더 쉽게 액세스할 수 있는 장소를 만들어 개발자가 안전하게 연결할 수 있는 다양한 방법을 제공해야 했습니다.
Continental은 확장 가능한 딥 러닝 인프라와 고속 네트워크에 연결된 스토리지를 통해 성능을 향상해야 할 때라는 것을 알고 있었습니다. 이 솔루션은 빠른 임의 액세스를 제공하고, Server Message Block(SMB) 및 Amazon Simple Storage Service(S3)와 같은 프로토콜을 지원하고, 여러 가지 액세스 관리 옵션을 제공해야 합니다.
Continental의 ADAS IT 운영 책임자인 David Enenkel은 "오늘날 GPU는 너무 빨라서 표준 스토리지가 컴퓨팅을 따라잡을 수 없습니다."라고 말합니다. "그래서 우리는 더 빠른 것, 우리에게 필요한 대역폭과 임의 액세스를 실제로 제공하는 것을 찾고 있었습니다."
Continental은 포괄적인 테스트를 확립하고 각 상위 스토리지 솔루션이 목표를 얼마나 잘 달성했는지 평가했습니다. Continental은 IBM® ESS의 성능을 측정하기 위해 IBM® 비즈니스 파트너인 SVA System Vertrieb Alexander GmbH와 협력했습니다. 그 결과, IBM® Spectrum Storage for Data and AI with NVIDIA DGX 솔루션이 필요한 성능과 기타 여러 이점을 제공한다는 사실을 알게 되었습니다. 이 솔루션의 '병렬' 고성능 아키텍처와 확장하기 쉬운 노드 배포는 Continental이 향후에 필요로 하는 복원력 및 확장성을 갖춘 AI 인프라를 제공했습니다.
Continental은 IBM® Storage와 Kubernetes 컨테이너의 유연성과 원활한 통합 덕분에 성능, 확장성, 단순성과 같은 인프라 요건을 포기하지 않고도 애플리케이션 개발을 현대화할 수 있었습니다. IBM® Spectrum Scale 솔루션은 클라우드든 온프레미스든 상관없이 인프라가 필요한 성장을 지원할 수 있도록 보장했습니다. IBM은 자동차 산업에서 광범위한 경험을 보유하고 있으며 이는 Continental의 결정에도 영향을 미쳤습니다.
새로운 솔루션을 통해 Continental은 다중 노드 훈련을 통해 딥 러닝을 최적화할 수 있었고, 이를 통해 생산 시간에 영향을 주지 않으면서 더 높은 수준의 안전을 위해 모델 정확도를 높일 수 있었습니다. Continental은 비, 눈, 햇빛, 구름과 같은 환경 조건이나 차선 변경 시 차량이 서로 너무 가깝게 움직이는 것과 같은 일시적인 상황에서 수백만 개의 순열을 테스트할 수 있는 능력을 갖춘 DGX 클러스터로 확장하여 한 달에 14배 더 많은 실험을 처리할 수 있게 되었습니다.
Continental은 새로운 IBM 데이터 관리 솔루션의 성능 향상, 유연성 및 확장성을 통해 진화하는 AI 인프라를 지원함으로써 모빌리티의 미래를 빠르게 변화시키고 있습니다.
"수백만 킬로미터 또는 수십 페타바이트에 달하는 방대한 데이터 세트를 정기적으로 처리하고, 다시 시뮬레이션하고, 수집하고, 일종의 KPI를 생성하여 검증할 수 있는 능력 없이는 안전 요구 사항과 관련하여 현재 판매하고 있는 어떤 시스템도 판매할 수 없습니다."라고 Thiel은 설명합니다.
"새로운 인프라 덕분에 이제 20개, 40개, 80개의 GPU를 동시에 실행하여 훈련 속도를 크게 높일 수 있게 되었습니다."라고 Continental의 ADAS@Budapest AI 역량 센터 책임자인 Balazs Lorand 박사는 말합니다. “우리는 여러 가지 문제를 해결한 것을 자랑스럽게 생각합니다.”라고 그는 계속합니다. 이 새로운 인프라를 통해 Continental은 월간 14배 더 많은 딥 러닝 실험을 달성하고 훈련 시간을 몇 주에서 며칠로 단축했습니다. 이제 더 많은 실험을 수행하고 Kubernetes 환경을 원활하게 연결할 수 있게 되어 개발 라이프사이클의 효율성이 크게 향상되었습니다. 또한 이 솔루션은 컨테이너화된 하이브리드 클라우드 환경, 온프레미스 및 여러 데이터센터 등 모든 방향의 성장을 지원할 수 있을 만큼 유연합니다.
Continental은 글로벌 코로케이션 인프라 제공업체인 Equinix(ibm.com 외부 링크)의 독일 프랑크푸르트 AI 지원 데이터센터에 완전히 새로운 인프라를 구축했습니다. Continental은 SVA의 지원을 받아 설치, 배포, 구성, 시운전, 운영 및 관리를 위한 교육 등 클러스터 내 스토리지 솔루션의 전반적인 통합을 구현했습니다.
이 새로운 솔루션에는 멀티모드 GPU 클러스터, 비차단 InfiniBand 네트워크 인프라, 고속 NVMe(Non-Volatile Memory Express) 드라이브가 탑재된 IBM® ESS, NVIDIA DGX 시스템 및 NVIDIA V100 Tensor Core GPU가 포함됩니다. 또한 Continental은 최신 애플리케이션 개발을 위해 Kubernetes 환경과 함께 IBM® Spectrum Scale 소프트웨어를 사용하고 있습니다.
“Euro NCAP의 별 5개 등급 요구 사항을 충족하려면 더욱 지능적인 제품을 계속 개발해야 합니다. 따라서 이러한 데이터 환경을 구축하는 것은 매우 중요한 일이며, 작년에 그렇게 할 수 있어서 정말 기쁩니다."라고 Enenkel은 말합니다.
이러한 개선은 Continental의 강력한 경쟁력으로 이어져 새롭고 안전한 자율 주행 솔루션 개발을 그 어느 때보다 빠르게 진행할 수 있게 되었습니다.
Continental(ibm.com 외부 링크)은 사람과 상품의 지속 가능하고 연결된 이동성을 위한 선구적인 기술 및 서비스를 개발합니다. 1871년에 설립된 이 기술 회사는 차량, 기계, 교통 및 운송을 위한 안전하고 효율적이며 지능적이고 경제적인 솔루션을 제공합니다.
자율 주행 및 안전 사업 부문은 능동 및 수동 주행 통합 안전 기술과 차량 동역학을 지원하는 제품을 개발 및 생산합니다.
IBM 비즈니스 파트너 SVA는 독일 전역에 23개 지사를 두고 있는 독일 최고의 시스템 통합업체입니다. SVA는 데이터 센터 인프라, 비즈니스 연속성, 빅데이터, IT 보안 및 클라우드 분야에서 최적의 솔루션을 제공하기 위해 고품질의 IT 제품과 프로젝트 노하우 및 유연성을 결합하는 데 중점을 둡니다.
법률
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2021년 1월 미국에서 제작.
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