지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어와 지멘스 EDA가 나란히 개최한, ‘2021 지멘스 전기차/자율주행차 기술 온라인 컨퍼런스’, ‘Siemens EDA Forum’은 ‘칩부터 모빌리티까지’란 자동차와 반도체 산업의 디지털 전환에 대한 80여 개 강연을 제공했다.

지멘스가 ‘옛 멘토’를 품고 혁신하는 방향은 전통적인 자동차 OEM이 전기, 자율주행, 뉴 모빌리티의 미래에 주역으로 남기 위해 칩 설계, 검증, 소프트웨어, 서비스까지 모든 것을 해낼 수 있는 역량과 이를 지원할 파트너를 갖춰야 한다는 말로 들렸다. 



“테슬라, 애플을 제외하고 전체 자율주행(김 교수는 자율주행에 대한 다양한 용어 중에서 자동주행이 가장 적합하다고 했다) 스택을 인하우스에서 최적화할 수 있는 기업이 있을까요?”

지멘스 EDA 포럼 기조강연에 등장한 국민대학교 김종찬 교수가 이같이 물으면서 현대자동차의 알파 엔진 개발 이야기를 들려줬다. 현대는 당시 많은 반대를 무릅쓰고 자체 엔진이 필요하다는 판단하에 막대한 투자를 했고, 그 결과 최근의 고성능 N시리즈까지 파워트레인에서 놀라운 발전을 해왔다. 자체 엔진을 개발하지 않았던 OEM들 대부분은 인수합병됐다. 알파 엔진 이야기는 자동차 산업에서 향후 100년을 결정할 새 엔진에 해당하는 것이 자율주행 SoC와 운영체제임을 말하기 위함이었다.

김 교수는 전통적인 공급망을 통해 솔루션을 제공받을지, 관련 인하우스 엔지니어링 파이프라인을 만들 것인지를 Siemens EDA Forum에서 OEM에게 물었다.
 
지멘스 EDA 포럼은 

“지멘스는 1847년 설립된 회사로 최근 세계에서 가장 존경받는 기업, 가장 지속력 있는 기업 1위에 선정됐습니다. 이 회사는 자동차, 항공, 공장, 도시 등 커다란 시스템의 디지털화에 있어 세계적인 기업입니다. 반면 옛 멘토 그래픽스는 EDA(Electronic Design Automation) 부문의 개척자입니다. 지멘스는 이미 다양한 산업용 소프트웨어 포트폴리오를 모두 갖추고, 이제 EDA를 핵심 기술로 넣어 이를 더 큰 시스템에 연결하는 비전을 갖고 있습니다.”   

4월 셋째 주. 지멘스 EDA 코리아(舊 멘토, 지멘스 비즈니스) 김준환 사장이 Siemens EDA Forum 개회사에서 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어(Siemens Digital Industries Software)와 지멘스 EDA의 관계를 말했다.  

Siemens EDA Forum은 지난 15년간 이어온 ‘멘토 포럼’의 새 이름이다. 반도체, 전자산업의 설계/검증 엔지니어들을 위한 최신 설계 방법론과 기술을 소개해 온 대형 행사는 올해부터 새 이름, 한층 심화된 디지털 전환과 진화된 EDA 기술 혁신을 담고 있었다. 컨퍼런스는 여전하게 IC 디자인 및 검증, 실리콘 테스트 및 라이프사이클 관리, 시스템 최적화, 멀티-다이 이종 집적, PCB 디자인 및 제조와 관련 전자/반도체 설계 분야의 최신 기술에 대해 말하면서도, 특히 자동차 산업에 포커스하고 있었다. 

김 사장이 말한 ‘더 큰 시스템’은 자동차 산업, 미래 모빌리티에 대한 것이다. 자동차의 디지털 전환은 반도체로부터 시작되고, 이는 집적회로를 만들고 검증하는 것을 넘어선다. 시스템 환경으로, 도시 모빌리티 환경까지 포괄적 디지털트윈과 함께 소프트웨어를 실행할 때 성능을 위한 사양부터 모든 것을 완전하게 보장한다는 것이다.    

기조강연에서 국민대 김종찬 교수는 “한 단계 더 높은 수준의 자동주행 시스템을 개발하려면, SoC부터 운영체제, 운영 소프트웨어, 뉴럴 네트워크에 이르는 전체 자동주행 시스템 스택을 통합해 최적화할 수 있는 엔지니어링 파이프라인 구축이 중요합니다”라고 말했다.   

개별 트랙에서는 지멘스 EDA의 김재윤 부장이 기능안전성과 DFT(Design For Test)에 대한 강연을 했다. 자율주행 컴퓨터의 전력, 성능 등 요구사항과 차량 IC 설계, 인공지능과 머신러닝에 최적화된 새로운 시스템 아키텍처의 요구, 완벽한 안정성과 정확성 보장 방법에 대해 이야기했다. Siemens EDA가 자동차 산업이 요구하는 ASIL 등급 및 제조 커버리지를 어떻게 입증하면서 제품 개발을 가속화하는지에 대해 설명했고, 그 방법론이 통합된 플로우를 보여줬다. 

전자보드 시스템 부문의 데이빗 윈즈(David Wiens) 매니저는 개발 팀이 기계, 전기, 전자, 소프트웨어 및 시스템 엔지니어링은 물론, 제조, 서비스 분야에 걸쳐 결속력과 가시성의 부족, 이질적이고 폐쇄적인 툴이 야기하는 생산성 저하 등을 극복해야 하는 상황에서 협업 문제를 해결해 제품을 보다 빨리 출시할 수 있는 전자 하드웨어, 소프트웨어, 배선 및 기계적 인프라의 원활한 통합법에 대해 말했다.  

SoC부터 뉴럴 네트워크까지 

“자동주행(레벨 2 ADAS에서)에서 현재 가장 앞선 기술이라고 할 수 있는 것은 테슬라의 FSD(Full Self Driving)입니다.” 김 교수가 말했다.  

Siemens EDA Forum의 하이라이트는 강연의 2/3를 테슬라에 할애한 국민대 김종찬 교수의 기조강연이었는데, 이것은 왜 지멘스 EDA와 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어가 자동차 산업의 핵심 파트너가 될 수 있는지에 대한 배경설명이었다.

요약하면, ▶반도체가 자율주행과 같은 더 근본적인 기능, 소프트웨어를 결합하고 이것들이 자동차 경쟁의 근원이다. ▶차량의 중요 기능과 관련된 밸류체인의 통제, 경쟁 우위를 위한 칩 설계, 임베디드 소프트웨어의 복잡성, 개발시간, 비용 문제를 해결하려면 이에 대한 상당한 리소스, 효율화에 대한 투자가 요구된다는 것이다.  



테슬라는 2019년 FSD라는 컴퓨터와 FSD 소프트웨어를 공개했다. 전체 소프트웨어 스택을 구동하는 데 최대 72 W의 전력만 소비한다. 차량제어를 제외한 모든 인지판단 기능이 두 개 FSD SoC(1개는 리던던시를 위한)에서 실행된다. 한 개의 GPU와 두 개의 NPU가 특징이다. 다이 면적의 절반 이상을 두 개 NPU가 차지하는데, 대부분 계산 능력이 이 NPU에서 나와 147.4 TOPS를 뉴럴 네트워크 추론에 사용한다.

FSD 컴퓨터는 2016년 공개된 엔비디아 드라이브 PX2와 많이 닮았는데, 이 컴퓨터는 2016년 이후 출시된 테슬라 차량에 한동안 탑재됐었다. GPU를 이용해 계산하는 엔비디아 컴퓨터는 에너지 소모가 더 크다. 

테슬라가 외부 솔루션을 사용하다가 독자 개발 NPU 기반 SoC와 자체 뉴럴 네트워크를 사용하게 된 것은 2016년 5월 사망사고 발생 때문이다. 당시 테슬라는 인텔에 인수된 모빌아이의 EyeQ 프로세서와 모빌아이의 뉴럴 네트워크를 사용했었다(테슬라를 제외하면 대부분 양산 차량의 ADAS가 여전히 모빌아이에 의존하고 있다). 

이 사고를 계기로 테슬라는 모빌아이의 하드웨어를 엔비디아 드라이브 PX2로 교체했고 자체 소프트웨어 스택 개발에 나섰다.
위기를 자체 SoC 개발과 OTA를 통한 신속한 소프트웨어 업데이트로 극복했다. OTA는 지금의 소프트웨어 중심 테슬라를 만든 핵심 인에이블러가 됐다. SoC와 뉴럴 네트워크 사이 운영체제는 최근까지 베일에 쌓여 있었는데, 2019년 텐센트 킨 시큐리티 랩이 테슬라 차량을 해킹하면서 ‘highly customized Linux’가 사용되고 있음이 밝혀졌다.  

김 교수는 “더 높은 수준의 자동주행 시스템을 개발하려면, SoC부터 운영체제, 소프트웨어, 뉴럴 네트워크에 이르는 전체 자동주행 시스템 스택을 통합해 최적화할 수 있는 엔지니어링 파이프라인이 요구됩니다. 제가 애플의 M1 칩을 보면서 자동주행 시스템을 떠올린 것처럼 애플도 자체 SoC 기술, BSD 유닉스 기반의 최적화된 운영체제를 이미 갖고 있어 자동주행 중심 전기차 시장에서 경쟁할 수 있습니다”라고 말했다.  



자율주행 IC 개발 지원   

“칩 관점에서 전 세계 거의 모든 업계가 디지털화를 통해 스스로를 재정립하고 있습니다. 디지털 전환의 핵심은 ‘실리콘 투 시스템’이란 비전입니다.”

조셉 사위키(Joseph Sawicki) 지멘스 EDA 수석 부사장이 말했다. 주어진 환경 내에서 차량이 나아갈 방향을 안전하고 신뢰성 있게 찾아 나갈 수 있는 칩의 능력은 자율주행의 최대 경쟁력이다. 때문에 첨단 자율주행 칩의 설계 및 검증 솔루션은 기업들이 설계를 실현 및 검증하고 수율 극대화, 제품수명 기간 동안 신뢰성을 보장하는 핵심 지원이 된다. 

사위키 부사장은 “이같은 효율성, 안전성, 보안성이 지멘스 EDA가 지난 수년간 연구해온 분야입니다. 지멘스 EDA는 이를 더욱 확장해 실질적인 감지 및 작동 분야와 결합하는 방안을 적극적으로 모색하고 있습니다”라고 말했다. 

예를 들어, 지멘스 EDA가 발표한 ‘PAVE360’은 Pre-Silicon 검증 환경으로 OEM이 칩 공급망 전반에 걸친 협력을 통해 커스텀 칩을 개발 및 검증할 수 있도록 한다. PAVE360 환경은 설계, 시뮬레이션, 에뮬레이션의 통합적 접근방법을 이용해 인지판단 알고리즘을 포함한 자율주행 플랫폼 전체를 시뮬레이션한다.

정지신호, 침범, 자전거 이용자 등이 있는 모의 도로환경을 생성해 해당 시나리오를 실행하고, 칩의 디지털트윈과 소프트웨어 스택으로 가져와 사용할 수 있는 센서 데이터를 제공해, 이를 자동차 자체에 입력해 제어장치, 제동장치, 서스펜션 시스템 등을 작동시킬 수 있다. ADAS 차량은 이 환경에서 주행을 모델링할 수 있다.




PAVE360


또, 차량용 IC 테스트 솔루션의 종합 포트폴리오인 테센트 커넥트(Tessent Connect)는 DFT(Design For Test) 자동화 방법론에 의해 실현되는 의도 지향형 계층적 테스트 솔루션으로서, IC 설계 팀이 제조 테스트 품질 목표를 기존 DFT 방식보다 빠르면서 더 적은 리소스를 할당해 달성할 수 있도록 한다.

테센트 세이프티(Tessent Safety) 에코시스템의 경우는 차량용 반도체의 ISO 26262 적격성을 유지해 주는 차량용 IC 테스트 솔루션의 종합 포트폴리오로, 업계 유수의 파트너들과의 협력해 기능안전성 요구사항에 효과적으로 대응할 수 있도록 지원한다. 

사위키 부사장은 “DFT는 구조적 모니터를 강화해 설계 단계에 집어넣은 것으로, 이를 실제 제조 단계에 이용해 임의의 디바이스 출하가 가능하며 제대로 기능하는지 여부를 신속하게 알아낼 수 있습니다. 또 지멘스 EDA는 동일 회로를 이용해 구조 설계에 대한 BIST(Built-In Self-Test)를 수행해 해당 칩이 여전히 정확하게 기능하고 있는지 확인할 수 있도록 확장해 왔습니다. 이는 ADAS 환경과 같은 영역뿐만 아니라 안전과 신뢰성이 극히 중요한 다른 애플리케이션에서도 채택되고 있습니다”라고 말했다.