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by Jake Shin Oct 13. 2024

HPC - SoC Vendor 동향

SDV / 자율주행 / 커넥티비티 대응 위한 고성능화 및 AI 접목

차량의 고성능화를 개발/대응하기 위해서는 HW성능이 전제가 됩니다. SDV / 자율주행 / 커넥티비티 등 영역에서 고성능화 요구사항을 대응하기 위해 SoC vendor은 중장기 기술 로드맵을 만들고, 차량부품업체 와 차량 OEM들과 협업하여 그들의 방향성을 가늠합니다. 차량의 고성능화는 업계에서 HPC(하이 퍼포먼스 컴퓨팅) 지칭합니다. 고성능 컴퓨팅 파워, 실시간 프로세싱과 더불어 인공지능 기술과 통합(ex. On Device AI 위한 칩셋)등 특성을 가지게 됩니다.


* 소프트웨어 정의 차량(SDV) : 업계는 인포테인먼트에서 안전에 이르기까지 대부분의 차량 기능이 소프트웨어를 통해 제어되고 업데이트되는 소프트웨어 정의 차량으로 나아가고 있습니다. 이러한 변화를 위해서는 지속적인 업데이트와 새로운 기능의 통합을 처리할 수 있는 강력한 HPC 시스템이 요구됩니다.


* 자율 주행 및 ADAS: 고급 자율 주행 및 운전자 보조 시스템(ADAS)에는 HPC 시스템이 필수적입니다. 이 칩은 카메라 및 라이다와 같은 센서의 데이터를 처리하여 자율 주행 차량의 실시간 의사 결정을 가능하게 합니다. 소수의 업체들 (Broadcom이나 NVIDIA)는 회사에서는 레벨 3 이상의 자율 주행에 필요한 AI 기반 기능을 구동하는 칩셋을 제공 중입니다.


그 외 차량용 고성능 컴퓨팅(HPC)의 트렌드는 자율 주행, 전기 자동차(EV) 및 첨단 인포테인먼트 시스템의 진화와 밀접한 관련이 있습니다. 차량이 지능화됨에 따라 HPC 시스템은 센서, 카메라 및 기타 소스의 방대한 양의 데이터를 실시간으로 처리해야 합니다.   


HPC는 HW성능이 전제조건이라, 업계에서는 SoC Vendor에서 주도합니다. 서두에 언급했지만 관련 에코시스템( 차량 OEM, Tier 1)과의 협업 통해 요구사항도 수정/보완하게 되는 경우도 많습니다. 업계에서 경험이 없는 SoC Vendor경우, 차량 OEM 및 Tier 1 컨텍하면서 요구사항을 파악하면서 관련칩셋을 개발하는 경우도 있습니다. (* SoC Vendor과 미팅을 해보면, 업계에서 경험/영향력에 따라 미팅 분위기가 다르더군요. Tier 1 입장에서 퀄컴/엔비디아 같은 곳과 미팅해 보면 마치 차량 OEM 같은 스탠스를 보이더군요)


참고로 IDC에서 바라보는 시장동향은 "더 강력한 프로세서, 메모리 및 센서에 대한 수요에 힘입어 자동차 반도체 시장이 확장" 보고 있습니다. 2027년까지 로직 칩, 메모리, 마이크로프로세서는 ADAS와 자율 주행 기술의 부상으로 인해 수십억 달러의 매출을 달성할 것으로 예상합니다. 선도적인 칩셋 제공업체들은 특히 자율주행 및 전기 자동차를 지원하기 위해 더욱 강력하고 안정적이며 효율적인 시스템을 향해 나아가고 있습니다


* IDC, 자동차 반도체 시장 전망 공개 및 기술 발전 논의 -  https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prCHE52386224 


URL 원문도 공유해 봅니다.

Logic chips will generate revenue exceeding US$8 billion by 2027. The demand for      high-performance computing (HPC) chips will continue to grow in tandem with the progression of autonomous driving technologies and advanced driver assistance systems (ADAS).


Memory chip revenue will surpass US$7 billion by 2027. As vehicle functionalities      increase, the demand for storage capacity experiences a significant rise. Memory chips are swiftly expanding their capacities to accommodate larger volumes of source code, map data, media content, and log information. At the same time, the adoption of high-speed interface technologies such as      Peripheral Component Interconnect Express (PCIe) and Universal Flash Storage (UFS) is becoming a prevalent trend to facilitate real-time data processing and instantaneous feedback.


Microprocessors are anticipated to capture revenue of over US$15 billion by 2027. As      vehicle functionalities become more sophisticated, microcontroller units      (MCUs) and microprocessor units (MPUs) need more computing power to

 process large amounts of data and execute intricate algorithms. Existing automotive MCUs and MPUs are incorporating more functionalities. Moreover, there is an increasing number of MCUs and MPUs tailored for specific  automotive applications, such as battery management systems in electric vehicles or visual processing for autonomous driving.


Revenue from analog chips will surpass US$17 billion by 2027. These chips will      integrate additional functions to achieve reduced noise, higher accuracy, and quicker response.


The market  size of optoelectronic devices is projected to exceed US$8 billion by 2027. Optoelectronic devices will develop towards high performance, precision, integration, and cost-effectiveness.


Discrete devices will report revenue of over US$11 billion by 2027. These devices will feature enhanced efficiency, heightened power density, and miniaturization. For instance, discrete devices made with wide-bandgap semiconductor materials such as silicon carbide (SiC) and gallium nitride (GaN) are gaining popularity due to their superior efficiency and      high-temperature resistance


The sensor  segment will log revenue of over US$9 billion by 2027. Automotive sensors      are progressing toward the direction of integration and intelligence to not only gather data but also conduct preliminary data analysis and processing, thereby improving response speed and accuracy.


"With the continuous technological advancements and increasing market demand, automotive semiconductors are set to maintain their central role in promoting the intelligence and electrification of the automotive industry, " emphasized Adela Guo.  




주요 SoC Vendor 동향에 대해 살펴봅니다.


NVIDIA, Intel, 퀄컴 같은 주요 SoC 공급업체는 SDV 및 자율 주행 및 데이터 집약적인 워크로드와 같은 고급 애플리케이션을 지원하기 위해 고성능 컴퓨팅(HPC) 로드맵을 적극적으로 발전시키고 있습니다 이는 자동차 업계가 SDV 대응하기 위해 차량 내 고성능 컴퓨팅(HPC)으로 전환하면서 칩셋 제조 분야에서 큰 발전을 이루었습니다. 여러 주요 기업이 컴퓨팅 성능, AI 처리, 자율 주행 및 인포테인먼트를 위한 실시간 시스템 통합 활동으로 차량업계 트렌드를 대응하고 있습니다.




1. NVIDIA: 자동차 HPC의 선두주자인 NVIDIA는 자율 주행 및 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS)을 구동하는 Drive AGX 플랫폼을 제공하고 있습니다. 이 회사의 시스템은 강력한 GPU(그래픽 처리 장치)와 AI 기반 처리를 기반으로 센서, 카메라, 라이다에서 생성되는 방대한 데이터를 실시간으로 처리하게 됩니다. 최근에는 자동차 OEM 이외 칩셋 업체들과도 협업하여 업계 많은 기술 영향력을 주고 있습니다. Full Stack 기반의 솔루션 제공하여 업계 기술 리더십을 리딩하고 있습니다.

https://www.nvidia.com/en-us/self-driving-cars/in-vehicle-computing/ 



2. 퀄컴: 스냅드래곤 라이드 플랫폼(AI기반 자율주행 및 커넥티드 카 시스템 개발 솔루션)으로 유명한 퀄컴은 자율주행, 인포테인먼트, 차량 텔레매틱스를 위한 AI 기반 시스템에 주력하고 있습니다. 스냅드래곤 플랫폼은 5G 연결이 가능한 통합 솔루션을 제공하여 차량이 실시간 운전 결정과 사용자 엔터테인먼트 시스템 모두에 필수적인 방대한 양의 데이터를 처리하고 통신할 수 있도록 지원합니다. A전통적인 차량 영역의 강자이죠.

최근에는 컨티넨탈과 협업하여 차량에 '교차 도메인 고성능 컴퓨터(HPC)' 적용했다는 동향이 보입니다. '자율 주차 기능부터 통합 모션 컨트롤, 초음파 센서, 통합 브레이크 시스템, 서라운드 뷰 카메라 등 동작되는 고성능 컴퓨터를 퀄컴이 제공했다는 것이죠. 올해 초반에도 HL클레무브 '퀄컴 스냅드래곤 라디드 플랫폼'기반 HPC개발 동향도 있어 엔비디아와 더불어 HPC영역의 SoC부문 주도 중이라고 볼 수 있겠습니다.

https://www.mk.co.kr/news/business/11015517   


3. Broadcom: Broadcom은 Tesla와 협력하여 파워트레인 제어, 인포테인먼트 및 안전 시스템을 위한 실시간 컴퓨팅에 중점을 두고 전기 자동차용 맞춤형 HPC 칩을 개발하여 기능 효율성 및 자율 주행 기능을 향상할 수 있습니다. 테슬라는 자체 칩을 개발 기조로, 현재는 SoC Vendor협업보다는 독자 노선을 가능 방향입니다.

https://www.thelec.kr/news/articleView.html?idxno=7180 


4. 삼성: 삼성은 엑시노스 오토(자동차 애플리케이션을 개발 위한 삼성의 프리미엄 프로세서 및 메모리 솔루션) 프로세서를 통해 큰 발전을 이루고 있으며, 자동차 애플리케이션용 HPC 칩을 제조하기 위해 4nm 및 5nm 공정을 확장했습니다. 이 회사는 고성능 인포테인먼트 시스템을 제공하기 위해 현대와 같은 자동차 제조업체와 협력하고 있으며, 자동차 AI 처리를 위한 메모리 솔루션도 개발 중입니다.

https://www.epnc.co.kr/news/articleView.html?idxno=239197 


5. 인텔(모바일아이): 차량업계 투자를 많이 하다는 기조였지만(23년), 현재 어려움을 겪고 있는 업체입니다. 모빌아이도 매각 검토 중이라고 하니까요. 기존 인텔의 모빌아이 사업부는 자율 주행을 위한 컴퓨터 비전 및 AI 칩에 집중하였습니다. EyeQ 시리즈 칩은 많은 자율 주행 차량 시스템에 필수적인 요소로, 차량이 센서 데이터를 해석하여 실시간으로 안전한 주행을 결정할 수 있도록 지원합니다.




차량 컴퓨팅 환경은 몇 주요 SoC Vendor가 주도하고 있으며, 각 업체는 AI 처리, 실시간 컴퓨팅 및 센서 통합 분야에서 기술  리더십을 발휘하면서 상당한 고도화 중입니다. 덧붙여 SDV, 자율 주행, 커넥티드 카 서비스, 고성능 인포테인먼트 시스템의 증가하는 수요를 대응하죠. 특히 SDV화가 되면 고성능을 요구하는 SW 및 OTA는 필수적으로 지원하기 때문에, 차량 OEM (아키텍처 설계 측면) 및 Tier 1(차량 Integration 측면)과의 협업도 당연히 많아질 것으로 예상됩니다.


그다음 이야기는, 차량을 어떻게 고성능화하고 아키텍처를 업데이트가 용이하게 가져갈지 공유드리고자 합니다.

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