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Tesla의 시스템 반도체 FSD를 보며

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by haghiasophia 2021. 4. 11. 19:26

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테슬라는 시스템 반도체(비메모리 반도체)를 직접 만든다. (반도체 회사이기도 하다.)

 

테슬라 차량들의 자율주행을 위해

2014년에는 Mobileye의 EyeQ3 반도체를 썼었고,

2016년 10월부터는 Nividia의 Drive PX2를 사용하다가

2019년 4월부터 자체 제작한 Tesla FSD를 사용하고 있고,

2021년 4분기부터는 Tesla FSD2를 장착할 계획이라고 한다.

아래 표에서 보듯 시스템 반도체 전문기업인 Nvidia의 Drive PX2보다 Tesla FSD의 초당 연산처리 능력이 7배 빠르다.

또한 소비전력도 더 경쟁력이 있다.

물론 Nvidia도 Drive Orin을 개발하며 대응하고 있다.

 

자율주행 차량들은 Computer on Wheels이라고 불린다.

아래 우측 Waymo, Nissan, Audi, Ford, VW, BMW의 자율주행 시험 차량내 컴퓨터들을 보면 상당한 용량이다.

차량이 움직이는 동안의 영상 자료들을 포함한 많은 데이터들을 처리해야 하고, 

통신도 주고 받아야 한다.

그래서 소비 전력도 상당하다. 그래서 테슬라의 높은 연산 능력과 낮은 소비 전력은 상당한 강점이다.

 

반도체 시장 개요

 

여기서 반도체를 보려고 한다.

반도체 시장에서는 메모리 반도체가 약 30% (삼성전자, SK하이닉스 등), 비메모리 반도체가 약 70%의 비중이다.

비메모리 반도체는 시스템 반도체, 로직 반도체라고도 불린다.

시스템 반도체 시장은 2020년 3000억불, 2025년 3400억불까지 성장할 것으로 예측한다. (382조원)

 

시스템 반도체 업체는

인텔, AMD, NVIDIA가 유명하다.

컴퓨터용으로는 CPU, GPU가 있고, 스마트폰용으로는 AP가 있다.

 

인텔의 CPU는 IBM 컴퓨터에 탑재되면서 시장을 장악해 왔었다. (PC 시장의 성장)

AMD는 인텔 진영으로 편입되지 않은 거의 유일한 업체였는데,

애플의 스마트폰에 탑재되면서 성장의 계기를 마련하게 된다. (새로운 스마트폰 시장의 성장)

NVIDIA는 그래픽 카드인 GPU로 성장해 왔다. (게임 및 블럭체인 채굴과도 밀접하게 연관)

 

AMD는 Xilinx를 인수했는데

CPU중에서 FPGA 분야에서 54%의 점유율을 달성한 회사다. (인텔 32%, 그외 기타)

CPU는 우선 우리가 알고 있는 범용 CPU인 ASSP가 있고

다음으로는 주문제작형인 ASIC가 있고

마지막으로 프로그래머블한 FPGA가 있다.

이 FPGA는 Customizing에 쓰이고, 또 데이터센터나 자율주행을 위한 재프로그래밍에 쓰이고

마지막으로 AI 같은 이종병렬성에 쓰이고 있다고 한다.

시스템 반도체 : 컴퓨터용 CPU/GPU, 스마트폰/태블릿용 AP(Application Process)
범용 ASSP
Application-Specific Standard Parts
주문제작형 ASIC
Application-Specific Integrated Circuit 
프로그래머블 FPGA
Field Programable Gate Array 
  애플 M1/A4, 아마존, 구글, 테슬라 FSD, MS, Facebook 등 데이터센터, 자율주행, AI 업체 중심

PC 시절에는 CPU중에서 ASSP만 있으면 되었는데,

스마트폰이 생기면서 AP가 생겼고

게임이 성장하면서 (블록체인 포함) GPU가 성장했고,

데이터센터와 자율주행, AI가 발전하면서 FPGA형 CPU가 성장했고,

테슬라 같은 경우는 이 FPGA를 가지고 ASIC으로 전환하여 Tesla FSD까지 만들어 사용하는 셈이다.

 

그리고, 많은 시스템 반도체 개발 업체들은 팹리스Fabless 들이다. (NVIDIA, AMD, Apple, Qualcomm 외)

이 회사들이 설계한 반도체들을 생산하는 회사들이 파운드리Foundry들이다. (TSMC, 삼성전자 외)

 

이런 시스템 반도체의 미래는 Neuromorphic으로 발전할 거라고 예측한다. (T Times 자료)

지금은 Data Center(서버에 탑재)나 Edge Device(스마트폰 같은)에서 GPU가 주로 쓰이고 있는데

다음 Wave에서는 ASIC이 대체하게 될 것으로 보고 있다.

그 다음 Wave에서는, 아마 2025년 이후가 될 거 같은데, Neuromorphic이 대체하게 될 것으로 보고 있다.

인간의 뇌와 지능을 모방해 기억과 연산을 대량으로 같이 진행할 수 있는 것이 뉴로모픽의 핵심이라고 한다.

인공지능을 위해서는 초당 수백 테라의 연산을 칩이 수행해야 하는데, 현재는 제조는 가능하나 컴퓨팅 능력이 구현이 안되고 있다고 한다.

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