AMD가 공식 블로그를 통해 로봇처럼 현실에서 움직이는 AI의 성능은 최대 연산 속도가 아니라 센서 입력부터 실제 동작까지 소요되는 시간을 기준으로 평가할 필요가 있다고 밝혔다. 글은 살릴 라제 AMD 어댑티브 및 임베디드 컴퓨팅 그룹 수석 부사장이 작성했다. 피지컬 AI는 기계가 주변 환경을 인식하고 판단해 실제 행동까지 수행하는 AI 기술이다.

라제 부사장은 AI 칩 성능 지표로 널리 활용되는 TOPS가 피지컬 AI 평가에는 충분하지 않다고 지적했다. TOPS는 칩이 1초에 수행하는 연산 횟수를 조 단위로 나타낸 지표다. 라제 부사장은 연산 횟수가 많아도 로봇이 정해진 시간 안에 상황을 감지하고 판단해 움직일 수 있는지는 알 수 없다고 설명했다. 로봇이 정해진 응답 시간을 놓치면 충돌이나 오작동 같은 안전 문제로 이어질 수 있어, 평균 지연 시간뿐 아니라 가끔 발생하는 지연 급증까지 관리할 필요가 있다고 추가로 설명했다. 처리 시간 초과의 원인도 AI 모델보다 처리 단계 사이의 데이터 이동이나 작업 순서 조정인 경우가 많다고 밝혔다.

AMD는 로봇이 처리하는 작업마다 적합한 칩이 다르다고 설명했다. 주변을 인식하고 판단하는 작업은 GPU와 NPU가, 정해진 시간 안에 반드시 끝나야 하는 모터 제어는 FPGA와 적응형 SoC가 적합하며, CPU는 전체 구성 요소의 동기화를 담당한다. FPGA는 용도에 맞게 회로를 다시 구성할 수 있는 반도체다. AMD는 사람의 신체 구조처럼 판단과 신호 전달, 관절 제어, 감지 역할을 맡는 칩을 각 위치에 나눠 배치하는 설계를 제시했다.

AMD는 이 방식을 적용한 로봇용 ‘AMD 크리아 AI 솔루션’도 소개했다. 라이젠 AI 임베디드 X100 프로세서 기반 컴퓨터 모듈과 개발자 플랫폼, 로봇용 소프트웨어 묶음으로 구성되며, 파운데이션 로보틱스와 제너레이티브 바이오닉스가 이 기술로 로봇을 개발하고 있다. AMD는 제3자 시험에서 크리아 AI 모듈이 초당 8,000회의 제어 판단을 수행하면서 AI 추론을 100밀리초 안에 처리했고, 로봇 작업에서 엔비디아 젯슨 T5000보다 정해진 시간 안에 제어 작업을 완료하는 실시간 신뢰성이 최대 3.4배 높았다고 밝혔다. 소프트웨어는 AMD의 개발 플랫폼 ROCm과 로봇 개발 프레임워크 ROS 2를 기반으로 공개됐으며 파이토치 등을 지원한다.

AMD는 일부 장치가 고장 나도 로봇이 안전한 상태로 전환되도록 설계 단계부터 안전성을 고려할 필요가 있다고 강조했다. AMD와 오픈소스 가상화 소프트웨어 젠(Xen) 커뮤니티는 젠의 안전 인증을 추진하고 있으며, 현재 안전 개념 승인 단계를 마쳤다.

자세한 내용은 AMD에서 확인할 수 있다.

이미지 출처: Advanced Micro Devices, Inc. / Wikimedia Commons (Public domain)