차량 안에서 돌리는 자율주행 추론 모델 Alpamayo 2 Edge 공개

한눈에 보기

NVIDIA가 자율주행차 안의 컴퓨터에서 실시간으로 돌아가는 추론 모델 Alpamayo 2 Edge를 소개했어요. 이 모델은 주변 카메라 영상과 길 안내 정보를 보고 필요할 때만 생각 과정을 거쳐 주행 경로를 만들어요.

핵심만 콕콕

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   모델 크기는 20억(2B) 개 매개변수이고, NVIDIA DRIVE AGX Thor 차량용 컴퓨터에서 돌아가도록 만들었어요.

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   강화학습(시행착오로 성능을 높이는 학습) 후 주행 성능이 최고 체크포인트 대비 48.9% 향상됐다고 해요.

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   화면 입력부터 경로 출력까지 걸리는 시간은 160~190밀리초라고 해요.

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   AlpaJudge라는 평가 모델로 추론의 질을 점검하고, 학습 데이터를 고르고, 보상 신호로도 써요.

왜 중요할까요?

자율주행차가 판단 과정을 설명하면서도 차 안에서 빠르게 달릴 수 있는지를 보여주는 사례라서 중요해요.