ADAS를 넘어 자율주행차를 위한 FPGA

자일링스 코리아 안흥식 지사장

글│윤 범 진 기자_ bjyun@autoelectronics.co.kr
2017년 01월호 지면기사




프로그래머블 로직(PLD) 솔루션 분야의 글로벌 선두업체인 자일링스는 자동차 품질 요건을 만족하는 가장 광범위한 FPGA 및 올 프로그래머블 SoC 제품을 자동차 시장에 공급하고 있다. 자일링스코리아 안흥식 지사장은 회사의 모든 역량을 자동차 분야에 집중하고 있다고 강조했다.


 

반도체 업계의 M&A 광풍이 FPGA 업계에도 예외 없이 불어 닥쳤다. 2010년 액텔(Actel)이 마이크로세미(Microsemi)에 인수됐고, 미국계 사모 펀드 캐니언브릿지캐피털파트너스가 래티스 반도체를 13억 달러에 인수하기로 합의했다. 미국 외국인투자위원회(CFIUS)의 승인 절차만 남았다.

최근 2년간 FPGA 업계의 최대 빅딜은 알테라가 인텔에 인수된 것이다. 인수 금액이 167억 달러다. 그런 가운데 유일하게 M&A 광풍이 미치지 않은 회사가 자일링스다. 인텔의 알테라 인수 이후 반도체 업계의 관심은 자일링스에 집중되고 있다. 사실상 자일링스는 가장 매력적인 인수 대상으로 꼽힌다. 

이에 대해 안흥식 지사장은 자일링스가 인수 합병되는 일은 없을 것이라고 단호하게 말했다. 무엇보다도 본사 경영진의 의지가 확고하다는 그의 주장이다.

 


혁신 주도


자일링스는 2004년부터 다양한 로직 사이즈 및 패키지, 확장된 온도 등급을 기반으로 XA (Xilinx Automotive) 프로그램을 시작했다. 최근에는 XA 제품 라인에 징크(Zynq)-7000 올 프로그래머블 시스템온칩(SoC)을 추가함으로써 자동차용 반도체 업계의 혁신을 주도하고 있다. 이러한 자동차 등급 디바이스는 단일 모놀리식 칩 상에 하드웨어 가속을 위한 DSP 블록과 프로그래머블 로직, 하드와이어드(hard wired) 듀얼-코어 ARM 프로세스를 모두 통합한 고집적 아키텍처를 통해 향상된 시스템 성능을 제공한다.

자일링스의 자동차 비즈니스는 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS)을 중심으로 호조를 보이고 있다. 서라운드 뷰, 리어뷰, 헤드업 디스플레이 등 자동차의 다양한 분야에 자일링스의 FPGA가 사용되고 있다.

안흥식 지사장은 “3년 전 국내에서 디자인한 제품이 이제야 양산 자동차에 적용되어 생산되고 있다”며 “앞으로 자일링스코리아는 국내 자동차 시장에 모든 역량을 집중할 것”이라고 말했다.

ADAS는 연산 속도가 중요하다. FPGA는 연산 처리에 강한 하드웨어 로직이다. 자동차를 포함한 모든 전자 시스템을 운영하기 위해서는 프로세서와 함께 하드웨어 로직이 필요하다. 과거 FPGA는 주로 주문형반도체(ASIC)의 대체품이었다. 하지만 최근에는 프로세서(CPU)의 보완재로 각광받고 있다.

프로세서는 대략적으로 나누어 제어 명령을 담당하는 마이크로컨트롤러(MCU)와 연산을 담당하는 SoC가 있다. 애플리케이션 프로세서(AP)가 대표적인 예이다. 자동차의 경우, 기계적인 동작이 모터 제어로 대체되고 있고 제어 명령을 담당하는 MCU가 전자제어장치(ECU) 등에 사용되고 있다. 그러나 최근 자동차의 외부에 있는 사람과 주변 차량을 자동으로 감지하는 안전 기능이 강화됨에 따라 연산 기능이 중요해지고 있다. 이에 MCU뿐만 아니라 SoC에 대한 수요가 증가하고 있다.

소프트웨어 방식의 마이크로프로세서와 하드웨어 로직 중심의 FPGA를 비교하면, 둘 다 프로그래밍이 가능하지만, 연산 속도만 비교하면 일반적으로 FPGA가 더 빠르다. 실시간성이 요구되는 용도에서는 FPGA가 유리하다. 반면 다양한 프로그램 변경 및 추가라고 하는 유연성(Flexibility)은 프로세서가 낫다. 그러나 FPGA도 소프트웨어 엔지니어들에게 친숙한 언어인 C/C++로 프로그래밍 할 수 있게 됨으로써 단점이 해소되고 있다. RTL(VHDL이나 Verilog)이 필요 없는 OpenCL 등의 언어를 지원하는 FPGA도 나왔다.

자일링스의 SDSoC 개발환경은 징크의 ARM 코어 상에서 동작하는 C/C++ 애플리케이션의 일부를 FPGA의 로직 셀(LC)을 이용해 고속화할 수 있는 도구다. 징크와 같은 CPU+FPGA 구성은, CPU 쪽은 소프트웨어에서 모두 기술할 수 있기 때문에 자유도는 높지만 성능은 높지 않다. 반면 FPGA 패브릭 쪽은 성능은 매우 높지만, RTL 개발 전문지식이 있어야 한다. 이 문제를 해결하기 위해 자일링스는 SDSoC를 추가했다.

또한 FPGA는 다품종 소량생산에도 대응할 수 있다. 우리나라 자동차 시장의 경우, 월 평균 생산량이 약 38만대 규모로 FPGA를 적용하기에 적당한 규모라 할 수 있다.

 


ADAS에서 자율주행차로


자동차 업체들은 ADAS를 고도화시켜 점진적으로 차량의 인지, 판단, 제어 기술을 향상시키는 방식으로 자율주행차를 진화시키고 있다. ADAS에서 자율주행차로의 마이그레이션에는 FPGA가 최적의 솔루션이라 할 수 있다. 자일링스는 단안 카메라와 스테레오 카메라를 이용한 물체 인식에 징크 SoC를 아우디와 폭스바겐에 공급했다. 이를 탑재한 아우디 A6/A7/A8 모델이 출시되고 있으며 최근엔 A3에도 탑재됐다.

자일링스는 최근 16나노 울트라스케일+(UltraScale+™) 포트폴리오를 예정보다 앞서 생산 목표를 달성했다. 출시된 지 1년도 되지 않아 모든 디바이스가 양산 주문을 받기 시작했다. 자일링스 울트라스케일+ 포트폴리오에는 14나노/16나노 핀펫(FinFET)-기반 프로그래머블 기술의 킨텍스(Kintex), 버텍스(Virtex) 울트라스케일+ FPGA, 징크 울트라스케일+MPSoC가 포함된다.

징크 울트라스케일+MPSoC는 CPU 코어가 64비트인 ARM Cortex-A53 쿼드 코어(클록은 1 GHz), 기능 안전에 적합한 32비트 ARM Cortex-R5 코어(500 MHz), ARM 그래픽 프로세서 Mali(400 MHz), 그리고 FPGA 패브릭이 집적돼 있다. 여기엔 전력관리 회로가 회로마다 전압과 주파수를 바꿔 소비전력을 낮춰준다.

자율주행차는 차량에 장착된 다수의 센서 정보를 판단해 실시간으로 주변상황을 인식하고, 이에 대한 주행계획을 수립, 차량을 제어하는 기술이 필요하다. 이러한 자율주행 기술에는 딥러닝(Deep Learning) 기반 인공지능이 중요하다. 딥러닝은 매우 높은 컴퓨팅 성능을 요구한다. 기존의 CPU로는 부족하다.


이를 해결하기 위해 업계는 FPGA와 GPU를 사용하고 있다. GPU는 주변에서 흔히 볼 수 있고 딥러닝에 먼저 투입되기 시작하여 생태계가 풍부하다. 다만 연산이 복잡할 경우 효율성이 떨어지고 발열과 전력소비가 심하다는 단점이 있다. FPGA는 상대적으로 칩 당 가격이 비싸고 소프트웨어 엔지니어가 다루기에 쉬운 디바이스가 아니다. 생태계가 취약하다는 단점도 있다. 반면 성능이 뛰어나고 전력소비 면에서 유리하다.

안 지사장은 “범용 GPU가 극복하지 못하고 있는 문제가 소비전력이다. 요즘엔 성능보다 소비전력이 훨씬 더 중요한 고려사항이 되고 있다”면서 “자일링스의 징크와 MPSoC의 가장 큰 장점은 낮은 소비전력과 탁월한 유연성에 있다”고 강조했다. 가격 또한 경쟁력에서 결코 뒤지지 않는다고 주장한다. 그 근거로 28나노에서 16나노, 그리고 7나노로 성공적으로 전환이 이뤄지고 있다는 점을 꼽았다.

자일링스는 10나노 공정을 건너뛰고 바로 7나노로 전환하기로 했다. 올해 말 7나노 제품의 샘플 출하가 가능할 것으로 기대하고 있다. 위탁생산(파운드리)은 대만 TSMC를 이용하고 있다.

안 지사장은 자일링스가 잘한 결정 두 가지를 꼽는다면, 하나는 파운드리를 UMC에서 TSMC로 교체한 것, 또 하나는 ARM 프로세서를 채택한 것이라고 언급했다.
그는 “자동차 분야에서도 FPGA가 좋은 평가를 받고 있다. 이는 성능보다 소비전력을 중시하는 요즘 추세가 잘 반영된 것이다”며 “
징크와 MPSoC는 발열 문제와 소비전력 면에서 경쟁력 있는 솔루션”이라고 역설했다. 그리고 덧붙이기를 범용 GPU가 좋은 것은 알지만, 데시보드 안에 넣기엔 부피가 크지 않냐고 반문했다.  

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