레코닉의 페가수스 PCIe 카드, 자율 이동성 애플리케이션 구현 가능

[디지털비즈온 김맹근 기자] 자율주행차용으로 특별히 제작된 AI 기반 인식 분야의 선두업체인 레코닉(Recogni Inc.)은 이번 스콜피온(Scorpio) 추론 시스템을 모든 자율 이동성 애플리케이션에 맞게 구성할 수 있는 PCIe 카드인 Pegasus의 출시를 발표했다.

레코닉 소프트웨어 개발 키트(SDK)와 함께 Pegasus를 사용하는 고객은 Scorpio의 높은 컴퓨팅 성능, 낮은 전력 소비, 낮은 대기 시간 및 낮은 시스템 비용의 이점을 누릴 수 있다고 회사는 밝혔다.

Robotics247의 로봇공학 연중무휴 직원에 따르면, Recogni의 CEO인 Marc Bolitho는 "자율 기능에 대한 필요성이 모든 형태의 운송 수단에서 빠르게 증가하고 있으며 Recogni는 사용 사례 에 관계없이 자율 이동성을 위한 가장 강력하고 특별히 설계된 솔루션을 제공하기 위해 최선을 다하고 있습니다"라고 말했다. .

“새로운 Pegasus PCIe 카드와 Recogni의 SDK를 사용하여 Scorpio를 자율 이동성 애플리케이션에 쉽게 통합할 수 있다는 것은 우리 솔루션의 견고성과 준비성뿐만 아니라 다중 플랫폼 유연성을 보여준다.”라고 그는 덧붙였다. "자율 이동성 애플리케이션에서 시스템 아키텍처 유연성과 빠른 배포를 고객에게 제공하게 되어 기쁘게 생각한다."

스콜피온의 페가수스는 유연성을 제공

"레거시 기술을 기반으로 하고 자율 이동성을 위한 AI 인식 처리라는 기념비적인 작업을 위해 용도가 변경된 기존 솔루션과 달리 레코닉의 시스템은 컴퓨팅 및 전력 효율성 장벽을 극복하기 위해 특별히 구축되었다."라고 회사는 말했다.

Scorpio는 자율주행차를 위한 세계 최초의 1,000TOPS(초당 수천조 연산 또는 Peta-Op) 추론 시스템이라고 회사는 주장했다.

이는 시장에서 가장 높은 와트당 용량으로 500 및 1,000 TOPS에서 2,000 TOPS까지 확장 가능하며 대기 시간이 가장 낮고 지터가 0이라고 주장했다.

레코닉에 따르면 Pegasus PCIe(Peripheral Component Interconnect Express) 카드는 최대 4개의 800만 화소 카메라를 처리하여 전면 및 서라운드 뷰를 제공할 수 있다. Pegasus는 SDK를 사용하여 모델을 변환, 컴파일, 프로파일링 및 배포한다.

레코닉은 Scorpio가 장거리 3D 객체 감지를 대체할 수 있다고 자랑했습니다. 인식 출력에는 300m(984.2피트) 이상의 범위에서 3D 객체, 취약한 도로 사용자, 차선, 여유 공간, 신호등 및 표지판에 대한 감지가 포함한다.

또한 "마지막 픽셀부터 인식 결과까지" 10밀리초 미만의 시간은 자동차가 안전하게 탐색할 수 있는 시간을 제공한다고 말했다.

이 시스템의 낮은 전력 소비(경쟁 시스템에 비해 10~20배)는 액체 냉각의 필요성을 없애고 전체 비용을 낮춰준다고 말했다. 평균 속도 48.2kph(30mph)에서 충전당 전기 자동차의 주행 거리를 90km(55.9mi.) 이상 확장할 수 있다고 주장했다.

페가수스 PCIe 카드와 스콜피오 가속기의 조합은 로봇택시, 자율주행 트럭, 드론, 로봇 배달 차량, 자율 항공 등 다양한 자율 이동성 애플리케이션 에 적합하다고  설명했다.

또한 Pegasus의 개발 및 배포 유연성을 통해 이러한 애플리케이션의 출시 기간을 단축할 수 있다고 주장했다.

2017년에 설립된 Recogni는 자율주행 플랫폼을 위한 비전 기반 인식 처리를 제공한다고 밝혔다. 이 회사는 캘리포니아주 산호세와 독일 뮌헨에 사무실을 두고 있다.

레코닉의 주요 투자자로는 GreatPoint Ventures, Celesta Capital, Mayfield 및 DNS Capital이 있다. 다른 투자자로는 BMW iVentures, Toyota Ventures, Bosch, Continental, Forvia 및 FluxUnit-OSRAM Ventures 와 같은 자동차 OEM 및 Tier 1 공급업체가 있다.

보쉬벤처스의 투자 책임자인 이본 루치(Yvonne Lutsch) 박사는 "수십 년 동안 자동차 및 자율 주행 산업에 종사하면서 자율 기능은 기존 기술을 사용할 때만 지금까지 발전할 수 있다는 것이 분명해졌다."고 언급했다.