특별히 설계된 AWS 및 파트너 서비스와 솔루션을 사용하여 자율 주행 차량 개발에 속도를 내 보세요

AWS는 자율 주행 차량(AV) 개발의 지속적인 발전에 힘을 쏟고 있습니다.
첨단 운전자 보조 시스템(ADAS) 및 AV 시스템을 개발하고 배포하려면 고도로 확장 가능한 컴퓨팅, 스토리지, 네트워킹과 분석 및 딥 러닝 프레임워크를 갖춘 개발 플랫폼이 필요합니다. 이 플랫폼에는 데이터 수집, 저장, 처리 및 분석, 레이블 지정 및 주석, 맵 개발, 알고리즘, 모델 개발, 시뮬레이션, 검사와 검증, 작업 공간 관리(MLOps 및 DevOps 포함)를 허용하는 기능이 필요합니다. 안전하고, 신뢰할 수 있으며, 비용 최적화된 자율 주행 및 ADAS 시스템을 개발하기 위해 필요한 아키텍처 및 기술을 제공하는 AWS의 깊고 폭넓은 관리형 시스템, 솔루션, 경험 및 파트너 커뮤니티를 보고 업계를 선도하는 자동차 기업이 ADAS/AV 개발 플랫폼으로 AWS에 눈을 돌리고 있습니다.

장점

견줄 곳이 없는 컴퓨팅 스토리지 및 네트워크 확장
AWS는 개발 및 검증을 위한 컴퓨팅 코어를 수천 개 제공하여 페타바이트급 데이터 처리, 저장 및 관리 필요를 해결합니다.
출시 기간 단축
AWS를 기반으로 구축하면 고객은 소프트웨어 엔지니어링을 더욱 민첩하도록 최적화해 개발 및 검증 비용을 줄이고 시장 출시 기간을 단축하도록 지원할 수 있습니다.
다양한 비용 관리 방법
AWS는 다양한 클래스의 클라우드 스토리지를 보유하고 있어 높은 비용 효율성을 제공하는데, 이는 액세스 빈도, 내구성 및 가용성 요구사항에 따라 데이터를 구성하고 비용을 지불할 수 있기 때문입니다.

자율 주행 솔루션 및 서비스

AWS는 자동차 산업용으로 특별히 설계된 솔루션과 서비스를 제공합니다. 자율 주행 차량, 첨단 운전자 보조 시스템 등의 개발을 가속화하기 위한 AWS 자율 주행 솔루션을 살펴보세요.

AWS IoT FleetWise 아이콘

AWS IoT FleetWise

AWS IoT FleetWise를 사용하면 자동차 제조사가 쉽고 비용 효율적인 방식으로 차량 데이터의 수집, 변환 및 클라우드 전송을 거의 실시간으로 수행하고 이 데이터를 사용하여 분석 및 기계 학습을 통해 차량의 품질, 안정성, 자율성을 개선하는 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

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AWS의 자율 주행 차량 데이터 레이크 아이콘

AWS의 자율 주행 차량 데이터 레이크

본격적인 자율 주행 차량 개발을 지원하기 위해 자율 주행 차량 데이터의 수집, 저장, 분석을 허용하는 고도로 확장 가능한 스토리지 및 컴퓨팅 서비스와 첨단 딥 러닝 프레임워크를 제공합니다.

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DXC 및 AWS Robotic Drive Cloud 아이콘

DXC 및 AWS Robotic Drive Cloud

자율 주행 관련 워크로드를 위해 최적화된 AWS 서비스를 강화하여 자율 주행 기능 및 소프트웨어의 구축을 가속화하기 위해 AWS에서 도구, 서비스 및 기본 백엔드 플랫폼을 제공합니다.

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Capgemini Driving Automation System Validation 아이콘

Capgemini Driving Automation System Validation

OEM이 자율 주행의 기본 아키텍처 및 기술을 빠르게 도입하도록 지원합니다.

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AWS 서비스

Amazon EC2 T4g 인스턴스는 Arm 기반 AWS Graviton2 프로세서로 구동됩니다. T4g 인스턴스는 버스트 가능한 차세대 저비용 범용 인스턴스 유형으로, 기본 수준의 CPU 성능과 함께, 필요할 때는 언제든지 CPU 사용량을 버스트할 수 있는 기능을 제공합니다.
Amazon EC2 Inf1 인스턴스는 클라우드에서 최저 비용으로 고성능 기계 학습 추론을 제공합니다.
Amazon EC2 P4d 인스턴스는 클라우드에서 ML 훈련 및 고성능 컴퓨팅(HPC) 애플리케이션을 위한 최고의 성능을 제공합니다.
Amazon EC2 P3 인스턴스는 기계 학습 및 HPC 애플리케이션을 위한 최대 100Gbps의 네트워킹 처리량과 최대 8개의 NVIDIA® V100 Tensor Core GPU를 통해 클라우드에서 고성능 컴퓨팅을 제공합니다.
Amazon SageMaker를 통해 데이터 사이언티스트와 개발자는 ML을 위해 특별히 구축된 다양한 기능 집합을 함께 활용하여 고품질 ML 모델을 빠르게 준비, 구축, 훈련 및 배포할 수 있습니다.
Amazon SageMaker Ground Truth는 기계 학습을 위한 고도로 정확한 훈련 데이터 세트를 손쉽게 구축할 수 있게 해 주는 완전관리형 데이터 레이블링 서비스입니다.
Amazon SageMaker Ground Truth Plus를 사용하면 레이블 지정 애플리케이션을 구축하거나 레이블 지정 인력을 관리할 필요 없이 고품질 훈련 데이터 집합을 생성할 수 있습니다.
AWS Wavelength는 5G 네트워크에서 AWS 컴퓨팅 및 스토리지 서비스를 포함하여 매우 낮은 대기 시간의 애플리케이션을 개발하고 배포하며 확장하기 위한 모바일 엣지 컴퓨팅 인프라를 제공합니다.
AWS Snowcone은 엣지 컴퓨팅, 엣지 스토리지, 데이터 전송 디바이스 등의 AWS Snow Family 중 가장 작은 제품입니다.

고객 사례

주요 자동차 회사들이 어떻게 AWS 자율 주행 솔루션으로 비즈니스 혁신을 꾀하고 있는지 알아보세요.

Mobileye 아이콘

Mobileye: 무인 주행을 향한 험한 길 탐색

다양한 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS)과 도로에서 진행되는 AV 테스트 프로그램 수의 증가가 보여 주듯이 자율 주행 차량(AV)은 현실이 되어 가고 있습니다. 전 세계에서 ADAS 및 자율 주행 솔루션을 위한 기술 개발을 선도하고 있는 Mobileye는 이러한 기술 혁신의 중심이 되었습니다.

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무인 주행을 향한 험한 길 탐색(56:41)
Lyft Level 5 로고

Amazon EC2 스팟 인스턴스를 통해 시뮬레이션 용량은 늘리고 비용은 낮춘 Lyft

Lyft는 자체 자율 주행 시스템의 성능 및 안전성을 개선하기 위해 Amazon EC2 스팟 인스턴스를 통해 시뮬레이션 용량은 늘리고 비용은 낮췄습니다.

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Toyota Research Institute 로고

AWS에서 전 세계적인 규모로 딥 러닝을 활용하여 안전한 자율 주행 기술의 개발을 가속화하는 Toyota Research Institute

Toyota Research Institute는 수집하는 엄청난 양의 데이터를 Amazon EC2 P3 인스턴스를 사용하여 처리하여 자체 자율 주행 시스템의 개발을 가속화하고 있습니다.

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Momenta 로고

AWS로 자율 주행 기술 개발의 속도를 높인 Momenta

Momenta는 AWS 스토리지 및 IoT 솔루션을 사용하여 자율 주행 차량에 장착된 센서에서 수백 페타바이트에 달하는 데이터를 수집하여 처리하고 있습니다.

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WeRide 로고

AWS로 자율 주행 기계 학습 모델의 학습 속도를 몇 주에서 12시간으로 단축시킨 WeRide

WeRide는 AWS로 자율 주행 기계 학습 모델의 학습 속도를 몇 주에서 12시간으로 단축시켰습니다.

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TuSimple 로고

AWS를 사용하여 레벨 4 자율 주행 트럭을 개발한 TuSimple

TuSimple은 수십 억 마일을 주행을 시뮬레이션하여 AWS에서 정교한 딥 러닝 알고리즘을 사용하는 자체 자율 주행 플랫폼을 개발했습니다.

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주요 산업 파트너와 함께 혁신

AWS에서 솔루션을 구축하면서 기술 전문성과 고객 성공을 입증한 AWS 파트너로 구성된 글로벌 커뮤니티와 함께 소통해 보세요.

리소스

AWS Automotive 블로그 게시물, 동영상, 팟캐스트 및 기타 리소스에서 최신 개발 정보를 자세히 알아보세요.

주요 리소스

자율 주행 개발 Ebook

자율 주행 차량은 인간 운전자에 대한 의존도를 최소화하여 궁극적으로 인간 없이도 안전하고 효율적이며 접근 가능한 미래를 약속합니다. 이 ebook을 읽고 Toyota Research, Lyft, Momenta, TuSimple이 AWS에서 구축하여 자체 자율 주행 시스템의 개발을 어떻게 가속화할 수 있었는지 알아보세요.

자율 주행을 위한 자동화된 장면 감지 파이프라인 구축 썸네일
블로그

자율 주행을 위한 자동화된 장면 감지 파이프라인 구축 – ADAS 워크플로

2020년에 작성된 이 Field Notes 블로그는 참조 아키텍처를 사용하여 자율 주행 데이터 레이크를 구축하는 방법을 설명합니다.

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고속도로를 주행 중인 자율 주행 차량 스톡 이미지
블로그

어떻게 자율 주행 트럭이 자율 주행 차량 개발의 예기치 못한 영웅이 되었는가

고속도로에서 매일 지나치는 견인 트럭인 Class 8 상용 트럭은 일반적으로 비교적 예측 가능한 조건의 장거리 경로에서 천문학적 주행 거리를 기록합니다. 이는 자율 주행 기술을 개발 및 입증하기 위한 이상적인 환경입니다.

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AWS RoboMaker에서 시뮬레이션 썸네일
블로그

GPU 및 컨테이너의 지원을 받아 AWS RoboMaker에서 충실도 높은 시뮬레이션 실행

고충실도 시뮬레이션을 지원하기 위해 현재 AWS RoboMaker는 컴퓨팅 집약적 워크플로(예: 고충실도 시뮬레이션)를 위해 개발된 GPU 기반 시뮬레이션 작업을 지원합니다.

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rviz 및 Webviz를 사용한 AWS의 ROS Bag 데이터 썸네일
블로그

자율 주행을 위해 rviz 및 Webviz를 사용하여 AWS에서 ROS Bag 데이터 배포 및 시각화

이 블로그 게시글에서는 널리 사용되는 두 가지 시각화 도구를 사용하여 AWS에서 ROS bag 데이터를 배포 및 시각화하는 방법에 대한 세 가지 솔루션을 설명합니다.

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Amazon SageMaker Ground Truth에서 동영상에 레이블 지정
블로그

Amazon SageMaker Ground Truth를 사용하여 동영상 레이블 지정

모델이 점점 더 정교해짐에 따라 동영상 콘텐츠에 기계 학습 예측을 적용하는 AWS 고객이 점점 늘고 있습니다. 안전을 위해 도로 상태와 움직이는 물체를 정확하게 감지하고 실시간으로 추적해야 하기 때문에 자율 주행은 가장 대표적인 사용 사례입니다.

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3D 포인트 클라우드 레이블 지정 썸네일
블로그

Amazon SageMaker Ground Truth를 사용하여 3D 포인트 클라우드 레이블 지정

작업자는 기본 제공 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)와 탐색 및 레이블 지정을 위한 단축키를 사용하여 3D 객체('자동차', '보행자' 등)에 레이블, 상자 및 카테고리를 빠르고 정확하게 적용할 수 있습니다.

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