“테슬라의 자율주행 뇌는 실제로 어떻게 작동하는 걸까?” 집 앞 사거리에서 차량 출발을 망설일 때, 운전대 너머 보이지 않는 곳을 테슬라는 어떻게 인지할까? 이 글에서는 테슬라의 카메라 기반 뉴럴 네트워크가 자율주행 시스템의 핵심인 이유를, 실제 엔지니어 사례와 통계로 풀어봅니다.
1. 테슬라는 왜 ‘카메라만 사용’할까?
테슬라는 2021년부터 레이더를 제거하고 카메라 8대로만 인식을 수행하는 ‘Tesla Vision’을 도입했습니다.
이 결정은 라이다 등 고비용 센서 없이 ‘심층영상학’을 더 빠르게 최적화하려는 전략입니다.
80만대 이상 실제 주행 데이터를 활용해 뉴럴 네트워크의 연산량과 정확도를 높여왔습니다.
2. 뉴럴 네트워크 ‘HydraNet’이란 무엇일까?
‘HydraNet’은 이미지 인식, 궤적 예측, 조향 제어 등의 여러 작업을 한 번에 처리하는 멀티태스크 딥러닝 구조입니다.
2023년 발표된 FSD v12부터는 하나의 트랜스포머 기반 뉴럴 네트워크가 영상 입력부터 조향·가속까지 통합적으로 처리하기 시작했습니다.
HydraNet 구조
- 공통 백본(Convolution + Transformer)
- 각 작업 별 헤드 – 차선 인식, 신호 식별, 조향 명령 등
이 구조 덕분에 C++ 룰 기반 코드 30만 줄 이상이 뉴럴 네트워크로 대체되며 “페달부터 픽셀까지(end-to-end)” 구현이 가능해졌습니다.
3. 자율주행의 ‘두뇌’, Dojo 슈퍼컴퓨터
테슬라는 자체 슈퍼컴퓨터 ‘Dojo’를 구축해 카메라 영상 수백만 테라바이트를 학습합니다.
2023년 7월부터 본격 가동되었고, 2024년까지 단일 처리량이 엑사플롭스 수준으로 확장된 상태입니다.
Dojo 시스템 특징
| 구분 | 특징 | 효과 |
|---|---|---|
| 데이터 소스 | 4 백만 대, 8대 카메라 | 1.5PB 영상 |
| D1 칩 | 50B 트랜지스터, 354코어 | 고속 벡터 처리 |
| 성능 | 엑사플롭급 | 학습 속도·정확도 비약적 향상 |
4. 실제 주행 데이터 기반 학습
Dojo는 PyTorch 기반으로 영상에서 차선, 보행자, 신호등 등 특징을 자동 라벨링하고, 학습 시 중요 구간 중심으로 집중합니다. 이 과정에서 사람이 직접 레이블링한 데이터는 수백만 개, 자동 라벨링까지 합하면 수십억 건이 넘습니다.
2024년 FSD v12 업데이트부터는 ‘엔드 투 엔드’ 방식으로, 영상 입력 그대로 제어 명령이 나오는 구조가 테스트 단계에서 안정적 성능을 보였다는 평이 많습니다.
5. 인간처럼 배우고 운전하는 전략
테슬라는 “차량을 생물처럼(Synthetic animal)” 운전하는 방식이라고 표현합니다.
이는 방대한 실제 운행 경험으로부터 ‘어떤 상황에서 어떻게 운전해야 하는지’를 인간 운전자 패턴에서 직접 학습하는 방식입니다.
FAQ
- Q1: Tesla Vision이 무엇인가요?
A: 영상 기반 카메라 8대로만 인식하는 시스템이며, 2021년 이후 모든 신형 모델에 탑재되어 레이더 없이 작동합니다. - Q2: HydraNet이 기존 코드보다 왜 나은가요?
A: C++ 규칙 기반 수십만 줄을 하나의 뉴럴 네트워크가 대체하며, 상황에 따라 유연한 판단이 가능해졌습니다. - Q3: Dojo가 정말 필요한 이유는?
A: 테슬라 차량에서 수집된 방대한 학습 데이터를 빠르게 처리·학습하기 위해 고성능 Dojo 슈퍼컴퓨터를 구축했습니다. - Q4: 엔드 투 엔드 자율주행은 무엇인가요?
A: 영상 → 뉴럴 네트워크 → 조향/가속 등의 제어 명령으로 이어지는 통합 방식이며, FSD v12부터 적용되기 시작했습니다. - Q5: 테슬라가 라이다 대신 카메라만 사용하면 안전하지 않나요?
A: 초기 도입 시 약간의 사고 증가가 있었지만 OTA 업데이트로 보완되어, 다시 안정화 단계에 있습니다.
이런 혁신 덕분에 테슬라 자율주행의 뇌는 이제 진짜 사람처럼 배우고 느낄 수 있게 되었습니다.
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