자율주행 차량용 인공지능 드라이빙 컴퓨팅 시스템, 첨단 운전자 지원 시스템, 로봇 인공지능 컴퓨팅 시스템, 산업 전반의 인공지능 컴퓨팅 시스템을 위한 하드웨어 플랫폼 기술로서, 카메라, 레이다, 라이다의 다중 센서 데이터를 실시간으로 입력 받아 CPU, GPU, FPGA를 통해 고속으로 인공지능(딥러닝) 알고리즘을 처리할 수 있고, 통신 및 차량 제어를 위한 다양한 인터페이스를 제공한다.
자율주행 및 로봇 인공지능 컴퓨팅 하드웨어 플랫폼 기술 Ver.2.0는 총 6가지의 기술(Intel Xeon D-2123IT 기반 플랫폼 보드, CAN/LIN 인터페이스, Arria10 FPGA MXM 카드, 딥러닝 컨볼루션 연산 가속기, FPD-link3 카메라 8채널 인터페이스, 딥러닝 영상 전처리기)로 이루어져 있다.
본 기술이전(Part1)에서는 자율주행 및 로봇 인공지능 컴퓨팅 하드웨어 플랫폼 기술 Ver.2.0 중에서 Intel Xeon D-2123IT 기반 플랫폼 보드, CAN/LIN 인터페이스, Arria10 FPGA MXM 카드와 딥러닝 컨볼루션 연산 가속기에 대한 기술이전 내용 및 범위를 정의 한다.
인공지능 기술의 발전으로 인해 자율주행, 로봇 등 다양한 분야에 인공지능 기술이 적용되고 있다, 또한 자동차-IT 융합 활성화에 따라, 기존 자동차 중소업체와 IT 전문 업체가 스마트카, 자율주행차 진출을 모색 중이나 HW/SW 기반기술 부족으로 시장진입에 애로를 겪고 있다. 전기차, 개인이동수단 등 다종 이동수단 및 로봇 등 산업 전반에 적용 가능한 자율주행 및 로봇 인공지능 컴퓨팅 플랫폼 기술은 국내 중소업계가 경쟁력 강화를 위해 반드시 확보해야할 기반기술이다.
최근 자율주행 기술이 발전하면서 차량의 다종 센서 데이터를 처리할 수 있고 고성능의 컴퓨팅 연산 성능을 지원하는 하드웨어 플랫폼들이 개발되고 있다. 대표적으로 TTTech의 zFAS, NVIDIA의 DRIVE PX2, Intel GO, Mobileye EyeQ 등이 있다. 모두가 해외 플랫폼이며 이런 플랫폼을 사용하여 상용화 할 때 에는 막대한 라이센스 비용이 필요하며, 심지어 벤처, 중소/중견 기업들을 대상으로는 기술 지원 및 협력이 거의 불가능한 상황이다. 국내의 중소/중견 기업들이 ADAS나 자율주행 기술을 활용하여 버스, 전기차 등 다양한 분야에서 사업화를 할 수 있도록 필요한 플랫폼을 제공하고 제공된 플랫폼을 통해 사업 목적에 맞게 수정 및 양산 할 수 있도록 기술적인 지원을 하는 것이 필요하다. 본 기술을 통해 국내 중소/중견 기업들이 대기업 위주의 자율주행, ADAS, 로봇 등 산업 전반에서 성장할 수 있도록 하는 것이 목적이다.
- 자율주행, ADAS, 로봇 등 인공지능을 이용한 다양한 서비스에 적용 할 수 있는 고성능 하드웨어 플랫폼임
- 본 하드웨어 플랫폼을 통해 양산하고자 하는 특화된 응용분야를 쉽게 개발할 수 있음
- CPU, GPU, FPGA 기반 고성능 Heterogeneous computing platform(파트1)
· CPU(Intel Xeon), GPU, FPGA를 이용하여 다양한 딥러닝 구현 환경 지원
· 고성능이 필요한 객체 인식 딥러닝 알고리즘 연산 지원 (8TFLOPs 이상)
· Dual channel DDR4 인터페이스 지원
· MXM 2 slot : 외장 GPU 카드 및 FPGA 카드 장착
- 딥러닝 가속을 위한 FPGA 가속기 지원
· 딥러닝 컨볼루션 연산 가속기(파트1)
· 딥러닝 영상 전처리기(파트2)
- 다종/다중 센서 및 차량 제어를 위한 다양한 인터페이스 제공(파트1)
· 라이다/레이다 5채널, CAN-FD 2채널, CAN 2.0 3채널, LIN 1채널
· 1Gbps Ethernet 3채널, 10Gbps Ethernet 2채널
· HDMI, DP, mSATA, SATA, USB2.0/3.0, UART, one-wire 등
- FHD 카메라 8채널 인터페이스 제공(파트2)
· FPD-link3 규격의 고속 serial FHD 카메라 8채널 인터페이스 지원
- 소프트웨어 플랫폼 지원(파트1)
· 윈도우, 리눅스 운영체제, 딥러닝 프레임워크, 다양한 개발 라이브러리
- 하드웨어 플랫폼 PCB 보드 회로도 및 CAD data 제공(해당 파트별)
- 하드웨어 플랫폼 보드 테스트용 BIOS(binary) 제공(파트1)
- 해외 플랫폼 구매 가격 대비 저가격(30% 이하)으로 국산화 가능
- 해외 플랫폼의 수십~수백억 상용 라이센싱 비용 절감
- 원활한 기술 지원
1. 1세부기술: 자율주행 및 로봇 인공지능 컴퓨팅 하드웨어 플랫폼 보드 중 Intel Xeon D-2123IT 기반 플랫폼 보드 기술
- Intel Xeon D-2123IT 인터페이스
- DDR4 메모리 인터페이스
- Intel Xeon D-2123IT의 PCI express Gen3x32 인터페이스
- MXM 슬롯, mini-PCIe 인터페이스
- HDMI, SATA, mSATA, m.2, USB3.0, Ethernet(1Gb, 10Gb)
2. 2세부기술: 자율주행 및 로봇 인공지능 컴퓨팅 하드웨어 플랫폼 보드 중 CAN/LIN 인터페이스 기술
- TI MCU 인터페이스
- CAN 트랜시버, LIN 트랜시버 인터페이스
3. 3세부기술: 자율주행 및 로봇 인공지능 컴퓨팅 하드웨어 플랫폼 보드 중 Arria10 FPGA MXM 카드 기술
- Arria10 FPGA 인터페이스
- 플래시 메모리 인터페이스
- FPGA 다운로드 칩셋 인터페이스
4. 4세부기술: 딥러닝 컨볼루션 연산 가속기 기술
- 부동소수점 기반 딥러닝 컨볼루션 연산을 위한 FPGA 가속기
- 딥러닝 컨볼루션 연산 가속기용 테스트 프로그램
1. 1세부기술: 자율주행 및 로봇 인공지능 컴퓨팅 하드웨어 플랫폼 보드 중 Intel Xeon D-2123IT 기반 플랫폼 보드 기술
- Intel Xeon D-2123IT 인터페이스
- DDR4 메모리 인터페이스
- Intel Xeon D-2123IT의 PCI express Gen3x32 인터페이스
- MXM 슬롯, mini-PCIe 인터페이스
- HDMI, SATA, mSATA, m.2, USB3.0, Ethernet(1Gb, 10Gb)
- Intel Xeon D-2123IT 인터페이스 규격 및 구조도
- Intel Xeon D-2123IT 인터페이스 회로도
· Intel Xeon D-2123IT , DDR4 메모리, PCI express Gen3x32, HDMI, MXM 슬롯, mini-PCIe, SATA, mSATA, HDMI, SATA, mSATA, m.2, USB3.0, Ethernet(1Gb, 10Gb)
- Intel Xeon D-2123IT 기반 플랫폼 보드 PCB CAD data 및 BOM
- Intel Xeon D-2123IT 기반 플랫폼 보드 BIOS(Binary)
- 기술문서 및 하드웨어 자료: 기술문서 1, 2번, 하드웨어 자료 6, 7번
2. 2세부기술: 자율주행 및 로봇 인공지능 컴퓨팅 하드웨어 플랫폼 보드 중 CAN/LIN 인터페이스 기술
- CAN/LIN 인터페이스 규격 및 구조도
- CAN/LIN 인터페이스 회로도
· TI MCU , CAN 트랜시버, LIN 트랜시버
- CAN/LIN 인터페이스 PCB CAD data 및 BOM
- 기술문서 및 하드웨어 자료: 기술문서 1, 2, 3번, 하드웨어 자료 4, 5번
3. 3세부기술: 자율주행 및 로봇 인공지능 컴퓨팅 하드웨어 플랫폼 보드 중 Arria10 FPGA MXM 카드 기술
- Arria10 FPGA MXM 카드 규격 및 구조도
- Arria10 FPGA MXM 카드 회로도
· Arria10 FPGA, DDR 메모리, 플래시 메모리, FPGA 다운로드 칩셋
- Arria10 FPGA MXM 카드 PCB CAD data 및 BOM
- 기술문서 및 하드웨어 자료: 기술문서 1, 2번, 하드웨어 자료 2, 3번
4. 4세부기술: 딥러닝 컨볼루션 연산 가속기 기술
- 부동소수점 기반 딥러닝 컨볼루션 연산 가속기 FPGA RTL 코드
- 부동소수점 기반 딥러닝 컨볼루션 연산 가속기 FPGA Qsys 프로젝트
- 부동소수점 기반 딥러닝 컨볼루션 연산 가속기용 테스트 프로그램
- 딥러닝 컨볼루션 연산 가속기 관련 국내 특허(특허 1번)
- 기술문서 및 하드웨어 자료: 기술문서 1, 2, 4번 하드웨어 자료 1번
-드라이빙 컴퓨팅 플랫폼 기술은 SCC(Smart Cruise Control), 전방추돌경보, LKAS(Lane Keeping Assistant System) 등 다양한 형태의 ADAS 시스템에 적용될 수 있음
- 자율주행, 군집주행, 실외 주행로봇 전반에 주행환경 인지와 판단을 위한 기술로 적용될 수 있으며 항공, 퍼스널모빌리티, 조선, 철도 등에도 적용 가능함
- 하드웨어 플랫폼은 영상 기반의 IT 내비게이션, ICT 분야 등에 융합기술로 적용될 수 있으며 무인수송체계 등의 국방 분야에도 적용 가능
- 국내 기술력이 우수한 전기, 전자, 정보통신 기술과 기존 자동차 기술과의 융복합을 활성화 시켜 새로운 사업/제 품을 발굴하고 산업융합 생태계 조성
- 스마트카 관련 기술은 통합운송, 데이터 기반 통신 산업, 보험 등 타 경제 부문에도 경제적 이익창출에 기여할 수 있음
- 자율주행자동차 기술 개발은 영국 자동차 제조분야에서 25,000명의 신규 일자리를 창출하는 등 국가 GDP 증가에 기여할 수 있음