웨이모가 8월 20일 공식 블로그를 통해 자체 설계한 5나노 주문형 반도체(ASIC)를 처음으로 공개했다. ASIC은 특정 용도에 맞춰 회로를 통째로 설계한 전용 칩을 가리킨다. 웨이모가 자사 연산 시스템의 내부 구성을 공개한 것은 이번이 처음이다. 회사는 이 칩이 개발 중인 여러 자체 부품 가운데 하나라고 밝혔다.

웨이모는 연산 장치를 웨이모 드라이버의 뇌에 해당한다고 설명했다. 원시 센서 데이터를 실시간 주행 명령으로 옮기는 역할이다. 도로 위에서 안전이 입증된 피지컬 AI를 운용하려면 정해진 시간 안에 반드시 응답하는 저지연 성능을 갖춘 시스템으로 근본적인 전환이 필요하다는 것이 회사 설명이다.

이 ASIC들만으로 내는 머신러닝 연산 성능은 1000 TOPS를 넘는다. TOPS는 초당 몇 조 번 연산하는지를 나타내는 단위를 말한다. 이 성능은 센서에서 들어온 원시 데이터를 앞단에서 처리하고 머신러닝 모델을 돌리는 데 전용으로 쓰인다.

회사가 밝힌 설계 근거는 완전자율 주행으로 쌓은 2억 마일 이상의 누적 경험이다. 웨이모는 지난 10년간 하드웨어와 센서, 알고리즘을 나란히 놓고 함께 설계해 왔으며, 최근 8년 사이 원시 연산 성능을 20배로 늘렸다고 설명했다.

칩이 맡는 일은 인지의 앞단이다. 전용 가속기가 라이다와 레이더, 카메라에서 나온 원시 스트림에서 필요한 정보를 즉시 뽑아낸다. 라이다는 레이저로 주변 거리를 재는 센서를 가리킨다. 여기에는 어두운 환경에서 인지 성능을 끌어 올리기 위한 시간축 잡음 제거도 들어간다. 이렇게 정리된 데이터가 자체 추론 엔진으로 넘어가 센서 융합 모델을 구동한다. 회사에 따르면 최신 시스템은 고해상도 카메라 13대의 데이터를 동시에 실시간으로 처리한다.

구조는 머신러닝을 중심에 둔 이종 아키텍처다. 이종 아키텍처는 성격이 다른 연산 장치를 한 시스템에 섞어 쓰는 설계를 말한다. 여기서는 CPU와 GPU, 전용 가속기가 함께 들어간다. 안정성 측면에서는 독립된 엔진 두 개처럼 설계해 한쪽에 결함이 생겨도 다른 쪽이 끊김 없이 이어받도록 했다. 연산 시스템은 차량의 액체 냉각 시스템에 직접 통합됐다.

웨이모는 자율주행 연산이 데이터센터급 성능을 요구하면서도 차량 안이라는 제약과 실시간 조건을 함께 만족해야 한다고 설명했다. 운전자 보조 시스템과 달리 사람의 개입 없이 주행 전체를 처리해야 하므로 요구 성능이 훨씬 높다는 것이다. 회사는 모든 백분위 구간에서 동적 작업 부하를 최적화해 픽셀이 들어와 차량 구동으로 이어지기까지의 지연 시간을 크게 낮췄다고 밝혔다.

반도체 협력사로는 AMD와 마이크론, 엔비디아, 삼성, 샌디스크, 소시오넥스트, TSMC가 포함됐다. 사티시 제야찬드란 엔지니어링 부사장과 다니엘 로젠밴드 컴퓨트 총괄이 이번 발표를 맡았으며, 회사는 반도체 학회 핫칩스에서 관련 내용을 발표할 예정이다.

자세한 내용은 웨이모 공식 블로그에서 확인할 수 있다.

이미지 출처: 나노바나나 생성