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Super Computing center

연구성과

자율주행

자율주행 HPC 전문센터

  • 자율주행 특화한 슈퍼컴퓨팅 전문센터
  • 자율주행 물체 주변의 교통시설·통행량·기상변화 등을 동적으로 반영하면서 다변화된 자율주행 환경변동 시나리오에 대응한 반복적인 가상-실제 주행의 순환검증과 디지털트원 연계를 지원하는 대규모 Scale-out 방식의 xPU(CPU, GPU/NPU, DPU 등) 특화자원 인프라를 활용한 데이터-중심 & 클라우드-네이티브 기반 자율주행/모빌리티 특화 초고성능컴퓨팅 서비스 운영
X-in-the-loop Simulation, Driving Simulator(AICA), Testbed Track Driving. 자율주행 디지털트원→Live! AI 가상주행(Cyber), Live! AI 가상주행(Cyber)→자율주행 디지털트원. 자율주행 디지털트원→Live! AI 실증주행(Physical), Live! AI 실증주행(Physical)→자율주행 디지털트원. 자율주행 모빌리티 데이터: OpenAPI 방식 .SaaS 기반 가상주행 서비스 포털, Cloud-native HPC-AI 초고성능 컴퓨팅, 개방형 데이터교환. DREAM-AI(Top500 178th/'22.11): Computing PODs(6PF 32bit Max) AI, Data Pond 10PB. *200Gbps Computing/Storage infiniBand Fabric. *100Gbps Ethernet Fabric 10G 10G. + DevSecOps Tower- =50.1PF Compute: CPU-POD(C), GPU/NPU-PODs(AI). *400Gbps infiniBand Fabric. 30PB Storage: Data Pond(Object+Block) 10PB+, Data Mover(DPU) *200Gbps Ethernet
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비전
VISION
“ 자율주행 분야 기술선도 및 지속성장을 위한 초고성능컴퓨팅 전문센터 ”
사업목표
GOAL
시나리오 - 기반 가상 -실제 주행의 순환검증을 통하여 자율 주행 모빌리티 Agile R&D 혁신을 지원하는 Connected Mobility 슈퍼컴퓨팅 서비스 지원
전략목표
STRATEGE GOAL
  • 01 자율주행 특화 슈퍼컴퓨팅 지원을위한 HPC-AI 공용인프라구축/활용
  • 02 가상-실제 순환검증을 통한 자율주행 R&D 산학관련 협업 생태계 구축
  • 03 DevSecOps 자동화를 통한 데이터-중심 HPC-AI 공동활용 체계 지원
추진내용
CONTENTS
  • 01
    • [인프라 자원 구축·운영] 국내 최초의 멀티노트 HPC-AI 공용 인프라
  • 02
    • [서비스 지원] 집적단지 대형 시뮬레이터와 연동된 가상-실제 주행의 순환 검증
    • [활성화 계획] 자율주행 시레이션 기반 R&D에 특화된 산학관련 협업생태계 구축
    • [교육훈련] 컴퓨팅 인프라/플랫폼 구축·활용 및 자율주행 교육
  • 03
    • [공동활용체계 연계 및 서비스] 데이터 중심 HPC-AI 공동활용 플랫폼 확보 및 개방형 공동활용
핵심전략
CORE STRATEGY
GO HIGH
  • Hyper-Scale
    99.9% 가동률을 제공하는 AI 최적화 초고성능 컴퓨팅 인프라구축
  • Init
    시나리오 기반 자율주행 On-Off-Mix 검증
  • Glocalization
    세계로 지향하는 산학연관 협업
  • Hub
    자율주행 분야 데이터 기반 대규모 초고성능 컴퓨팅 지역거점 허브 제공
단계별 자율주행 생태계 구축
  • 01
    공공서비스 저속 특장차량
  • 02
    중속 전기차량 (영광군)
  • 03
    범용 자율주행 차량
단계별 자율주행 생태계 구축 - 자율주행기술: 한국전자통신연구원, 한국전자기술연구원, 한국자동차연구원/스프링 클라우드, 카카오모빌리티, (주)화인특장, 오토노머스에이투지, 에이유, 에스오에스랩, 테너지소프트 - 14FT 미래자동차 인력양성: 연세대, 고려대, 서강대, 지스트. AI Data Center 인공지능 산업융합사업단 인공지능산업융합사업단, Off-line 대규모 Driving Simulator(광주 그린카 진흥원) GIGA, On-line E-모빌리티 융합밸리(영광군) 영광군, 자율주행 HPC 전문센터 GIST 슈퍼컴퓨팅 센터 SCENT슈퍼컴퓨팅센터 [공동활용체제] HPC 국가센터 9대 분야 전문센터(한국과학기술정보연구원) Kisti
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자원 구축∙운영

  • 자율주행 특화 슈퍼컴퓨팅 지원을 위한 HPC-AI 공용인프라 구축/활용

서비스 지원 & 활성화 계획 및 교육훈련

필요성

완전자율주행서비스 실현을 위해 주행환경 인식∙판단, 주행제어, 차량통신/보안, 차량 휴먼 인터페이스 등의 고신뢰∙실시간 시스템 기술이 요구되며, 저전력의 초고성능컴퓨팅 시스템 등의 기술고도화가 요구되고 있음

  • 가상 환경으로 실차 실험을 대체할 수 있으며, 시뮬레이션 환경을 통해 검증된 알고리즘에 대해서만 실차 실험을 진행한다면 막대한 비용과 시간 절감
  • 새롭게 개발한 알고리즘은 안전성이 검증되지 않은 상태이므로 시뮬레이션 환경에서 새로운 알고리즘을 적용하는 것이 안전성 측면에서 우수
  • 자율주행차 분야는 진입장벽이 높아 국내 자동차 업계의 기술투자가 부족하며, 연구기관은 도전형 R&D 시도가 불가능하여 자율주행 기술의 신뢰도 향상이 지연되는 실정

사업활용

시나리오-기반 가상-실제 주행의 순환검증을 통하여 자율주행 모빌리티 Agile R&D 혁신

  • 서비스지원 : 직접단지 대형 시뮬레이터와 연동된 가상-실제 주행의 순환검증
  • 활성화 계획 : 자율주행 시물레이션 기반 R&D에 특화된 산학관연 협업생태계 구축
  • 교육훈련 : 컴퓨팅 인프라/플랫폼 구축∙활용 및 자율주행 교육

공동활용체계 연계 및 서비스

  • DevSecOps 자동화를 통한 데이터-중심 HPC-AI 공동활용 체계 지원
STEP 01
HPC-AI 공용인프라 운영을 통한 개방형 활용 생태계를 위한 기반 조성
  • 전문성 기반의 개방형 활용 생태계 구축
  • 수요자별 맞춤형 서비스 지원
  • 자율주행 분야 컴퓨팅 자원의 전략적 배분 및 지원
  • 초고성능컴퓨팅 특화인력 육성 → 미래자동차 인력양성
STEP 02
HPC-AI over Cloud & 공동활용 체제
  • HPC-AI over Cloud 모델을 도입한 전문 센터 추진
  • Cloud-nativa 컴퓨팅 기반 차세대 HPC-AI 기술 접목
  • 자동화 & 모니터링 & 장애 진단
  • GPU 자원 할당 중심 스케줄러
STEP 03
Connected DataLake 개념으로 확대된 공동활용 체제
  • HPC-AI 공용인프라의 Conneted Data 실현 :
    1. ① 오픈 메타데이터 중심의 병합 및 분할
    2. ② 글로벌 네임스페이스 구현
    3. ③ 데이터중심 전송과 공유/교환을 위한 기반구축
  • Conneted DataLake 스토리지를 통한 생태계 : 데이터 집적∙공동활용을 위한 데이터 허브 구축
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