AMD, 실제 로봇을 위한 물리적 AI 아키텍처로 전환

핵심 요약

AMD의 어댑티브 앤 엠베디드 컴퓨팅 그룹의 CEO이자 총괄 매니저인 살릴 라예는 클라우드 AI에서 물리적 AI로의 전환을 설명하며, 실제 환경에서 추론하고 기계를 제어해야 하는 로봇에게는 시스템 수준의 성능이 중요하다는 점을 강조했습니다. 기존의 TOPS와 같은 지표는 충분하지 않으며, 엔드 투 엔드 지연 시간 및 꼬리 지연 시간을 사용해야 합니다. AMD는 로봇 분야에서 20년 이상의 경험을 가지고 있으며, 라예는 인지(Perception) 작업은 GPU/NPU에 적합하고, 실시간 제어(Real-time Control) 작업은 정확성과 예측 가능성을 위해 FPGA 및 어댑티브 SoC가 필요하다고 밝혔습니다. CPU는 이러한 시스템을 조율하는 역할을 하며, 시스템은 IEC61508, ISO26262 및 ISO13849 표준에 따라 처음부터 안전하게 설계되어야 합니다.