자율 시스템과 피지컬 AI는 운송, 로봇 공학, 에너지, 제조와 같은 다양한 분야에서 근본적인 변화를 일으키고 있다. 그러나 이러한 시스템의 실제 배포는 센서에서 처리 및 실행 유닛에 이르기까지 얽혀 있는 기술적 장애물에 부딪히고 있으며, 이는 칩 및 반도체 시스템 설계자들이 하드웨어 구조를 전면적으로 재고하도록 만들고 있다.
시장 전망은 상당한 성장을 예고하고 있다. PwC의 컨설팅 기업인 «Strategy&»의 추정에 따르면, 글로벌 피지컬 AI 시장은 2030년까지 약 4,300억 유로에 달할 수 있다. 이러한 상업적 모멘텀에도 불구하고, 업계 전문가들은 컴퓨팅 능력의 증가만으로는 기존의 병목 현상을 해결하기에 충분하지 않으며, 처리 효율성이 메모리 대역폭, 효율적인 인터페이스, 가용 전력 및 방열 시스템과 조화를 이루어야 한다고 강조한다.
특화된 아키텍처로의 전환
시스템 전체와 관련된 병목 현상을 극복하려면 대상 사용 사례에 맞게 특별히 최적화된 매우 전문적인 하드웨어 및 소프트웨어 설계가 필요하다. 이러한 맥락에서 보안 솔루션 및 칩 분야의 경영진들은 AI 모델의 급격한 발전 속도에 맞춰, 특히 요구되는 워크로드에 정밀하게 맞도록 설계된 특정 용도용 집적 회로(ASIC)로 산업이 점진적으로 회귀하고 있다고 보고 있다.
자율 로봇과 자율 주행 자동차는 인지 및 제어와 같은 핵심 기술을 공유하지만, 각 애플리케이션은 고유한 과제를 안고 있다. 자동차는 조직화된 교통 인프라 내에서 작동하며 대형 배터리로부터 에너지를 공급받는 반면, 이동형 및 휴머노이드 로봇은 매우 제한된 전력 예산 내에서 균형 유지와 물체 조작이 필요한 비정형 3D 환경에 직면한다.
메모리 위기와 병목 현상
메모리 용량, 대역폭, 지연 시간 및 전력 소비는 피지컬 AI 시스템의 주요 병목 지점이다. AI 모델의 파라미터 규모가 커짐에 따라, DRAM이 처리의 장애물이 되지 않도록 보장하기 위해 «LPDDR6»와 같은 초고속 인터페이스에 대한 절실한 필요성이 대두되고 있다.
또한 비휘발성 스토리지는 모델 로딩 시간을 단축하고, 배터리에 의존하며 능동 냉각 기능이 부족한 장치의 공간 및 전력 소비 제한을 관리하는 데 중추적인 역할을 한다. 엔지니어들은 허용된 열 및 전력 범위 내에서 최적의 효율성을 달성하기 위해 칩 내 SRAM, 외부 DRAM 및 빠른 스토리지 매체 간의 의존성 균형을 맞추기 위해 노력하고 있다.
신뢰성 검증 및 안전 표준
피지컬 AI 시스템을 시장에 출시하기 전에 엄격한 검증 및 테스트 루프를 구축하는 것은 특히 중장비 및 안전과 직결된 핵심 애플리케이션에 통합될 때 매우 중요하다. 이는 개별 구성 요소 수준의 테스트를 통과하는 것에 그치지 않고, 센서 고장, 통신 단절 또는 예기치 않은 환경 노출 시 시스템 전체의 반응을 평가해야 하는 필요성으로까지 확장된다.
전문가들은 «MIPI» 카메라 보안 프레임워크와 같이 표준화되고 신뢰할 수 있으며 저전력인 인터페이스에 의존함으로써, 설계자들이 센서에서 CPU에 이르기까지 데이터 보호와 무결성을 보장하는 통합된 검증된 블록을 구축할 수 있다고 지적한다. 이는 중요한 안전 요구 사항을 저해하지 않으면서 부하를 균형 있게 조절하고 전력 소비와 지연 시간을 줄이는 데 도움이 된다.