구글에서 선호하는 출처로 추가
20억 매개변수 엔비디아($NVDA) 자율주행 AI 모델 공개
이도현 기자
알파마요 2 엣지는 DRIVE AGX Thor에서 초당 약 10회 주행 경로를 계산하도록 설계됐다. 주행 판단 설명 기능과 안전 평가 체계도 함께 소개됐다.
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엔비디아($NVDA)가 20억 매개변수 규모의 차량용 자율주행 AI 모델 알파마요 2 엣지(Alpamayo 2 Edge)를 발표했다. 차량 안에서 도로 상황을 해석하고 주행 경로와 판단 이유를 생성하도록 설계된 추론 모델이다.
엔비디아는 10월 21일 GTC Berlin에서 알파마요 2 엣지를 소개했다. 모델은 엔비디아 DRIVE AGX Thor에 맞춰 최적화됐다.
엔비디아가 제시한 설계 기준은 초당 약 10회 처리다. 주행 상황을 파악하고 움직임을 계획하는 절차를 1초에 10회 수행하도록 설계했다는 뜻이다.
알파마요 2 엣지는 시각 정보와 언어, 행동 계획을 함께 다루는 비전·언어·행동(VLA) 모델이다. 경로를 생성하는 데 그치지 않고 판단에 이른 인과 관계 설명도 함께 만든다.
엔비디아는 실시간 실험과 모델 맞춤화를 위한 자료를 깃허브에서 제공한다.
이번 모델은 앞서 본지가 360도 주변 인식과 주행 판단 근거 생성을 다룬 알파마요 2 슈퍼를 보도한 데 이어 나온 제품군이다. 알파마요 2 슈퍼는 340억 매개변수 모델이다.
알파마요 2 엣지는 차량 내부에서 작동하는 경량 추론 모델이다. 엔비디아는 엣지를 슈퍼에서 증류해 만들었다고 밝혔다.
엔비디아는 알파마요 2 엣지를 허깅페이스에서 공개했다.
개발자는 모델을 내려받아 미세조정할 수 있으며, 엔비디아는 개방형 라이선스 조건을 제시했다.
엔비디아는 안전 평가 체계 Halos SAFE를 공개했다.
dSPACE, IVEX, TÜV Rheinland가 이 프레임워크 개발에 참여했다.
안전 평가 체계가 공개됐다는 사실만으로 알파마요 2 엣지의 실제 도로 안전성이 입증되는 것은 아니다. 실도로 성능은 별도의 시험 결과로 판단해야 한다.
볼보자동차(Volvo Cars)는 향후 차량 개발에 Hyperion 컴퓨팅 시스템과 Alpamayo Stack 소프트웨어를 도입하기로 했다. 이 발표는 차량용 플랫폼과 소프트웨어 채택에 관한 내용이다.
엔비디아 발표는 볼보자동차가 알파마요 2 엣지를 특정 차량에 탑재한다고 밝힌 것은 아니다. Alpamayo Stack 채택과 개별 모델의 실제 탑재는 구분해야 한다.
엔비디아는 데이터 준비와 모델 후학습, 시뮬레이션 평가를 연결하는 개방형 설계 Alpamayo Agentic Factory도 소개했다. 이용 가능 시점은 2027년 초로 예상된다고 발표했다.
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