Waymo는 8월 20일 Driver 내부의 컴퓨팅 아키텍처를 공개하며, 원시 센서 데이터를 메인 ML 스택에 도달하기 전에 실시간으로 처리·융합·신경망 실행하도록 설계한 목적 특화 5nm ASIC을 소개했습니다. 회사에 따르면 이 ASIC들은 이기종 시스템 안에서 CPU, GPU 및 기타 가속기와 함께 구성되며, "프런트엔드 처리 전용 ML 성능 1,000 TOPS 이상을 단독으로 제공한다"고 합니다. 컴퓨팅은 8년 동안 20배 확대됐습니다. 이 칩은 저조도 인식을 위한 시간적 디노이징을 비롯한 프런트엔드 작업을 처리합니다.
통상적인 해석이 잘못 짚는 부분
1,000 TOPS 수치는 다른 자율주행 프로그램의 차량 전체 수치와 비교되고 있습니다. 그러나 Waymo의 문구는 이를 명시적으로 프런트엔드 처리—주행 모델 이전의 센서 융합과 디노이징—에 한정하고 있으며, 이 칩이 "우리가 개발 중인 여러 흥미로운 맞춤형 구성요소 중 하나일 뿐"이라고 덧붙입니다. 이를 경쟁사의 전체 스택 TOPS와 비교하는 것은 하위 시스템을 시스템 전체와 비교하는 셈입니다. 또 한 가지 경계해야 할 해석은 NVIDIA가 파트너 목록에 들어 있다고 해서 Waymo가 NVIDIA 기반으로 구동된다는 뜻은 아니라는 점입니다. NVIDIA는 AMD, Micron, Samsung, Sandisk, Socionext, TSMC와 함께 명시된 7개 공급업체 중 하나입니다. 그리고 "8년 동안 20배"는 절대적 시작 수치가 없는 자가 보고 내부 비율이어서, 다른 어떤 수치와도 검증 비교할 수 없습니다.
아직 공개되지 않은 것
다이 면적은 없습니다. 전력 소모도 없습니다. 단가도 없습니다. 생산 물량도 없습니다. 시스템이 실행하는 모델의 파라미터 수치도 없습니다. 트렁크 속을 들여다보는 듯한 이 게시물에서, 차량당 비용을 추정할 수 있게 해줄 수치들은 모두 빠져 있습니다. 그리고 차량당 비용은 로보택시 차량군의 경제성이 성립하는지를 결정하는 핵심 변수입니다.
왜 지금인가
Waymo는 경쟁사들이 분기마다 TOPS 수치를 공개하는 동안 10년간 컴퓨팅 정보를 공개하지 않았습니다. 비용을 공개하지 않고 아키텍처만 공개한 것은 투명성보다는 채용과 신뢰도 제고에 가까운 조치이며, 6세대 플랫폼이 새로운 시장으로 확장되는 시점에 나온 발표입니다.