자일링스 "적응·지능형 컴퓨팅 플랫폼으로 자동차 시장 기술혁신 선도"
자일링스 "적응·지능형 컴퓨팅 플랫폼으로 자동차 시장 기술혁신 선도"
  • 김문구 기자
  • 승인 2020.12.09 14:07
  • 댓글 0
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온라인 기자간담회 개최
자일링스는 자동차 시장에서 지속적인 성장세를 기록하고 있다.
자일링스는 자동차 시장에서 지속적인 성장세를 기록하고 있다.

[아이티비즈 김문구 기자] 자일링스는 9일 ‘자동차를 위한 적응형 반도체’라는 주제로 온라인 기자간담회를 열어 "적응형 및 지능형 컴퓨팅 플랫폼으로 진화하는 자동차 시장의 기술 혁신을 선도한다"고 밝혔다.

자일링스는 빠르게 진화하는 자동차 시장의 혁신 과제를 해결할 수 있는 최첨단 솔루션을 제공하고, 새로운 기술 촉진에 적극 나서고 있다. 특히 자일링스는 운전자지원시스템과 차량내 애플리케이션 및 자동주행 등의 분야를 중심으로 인공지능(AI)과 머신러닝, TaaS(Transportation as a Service), 인포테인먼트, 커넥티드 카, 전기화 및 기능 안전성 등에 이르기까지 포괄적으로 전개되는 자동차 시장의 기술 혁신을 선도하고 있다. 

자동차 산업은 차량의 설계 향상은 물론, 사용자의 안전성과 편의성을 제공하는 다양한 서비스가 도입되면서 근본적인 혁신이 가속화되고 있다. 엣지 센서와 카메라, 레이더 및 라이다를 이용해 충돌방지, 객체감지, 추적 등의 기능을 제공하는 ADAS는 컴퓨터 비전에서 AI로 이행하고 있으며, 모두 고집적 및 확장이 가능한 자일링스의 적응형 플랫폼에 적합한 핵심 영역이다. 탑승자의 주의력이나 제스처, 선호도를 식별하기 위한 차량내 모니터링 기능도 AI 추론 도입이 가속화되고 있으며, 자일링스의 첨단 프로세싱 성능을 통해 구현되고 있다. 

자동주행은 아직 도입 초기 단계이지만, 지속적으로 기술이 발전하면서 TaaS 등을 비롯해 엄청난 기회 요소를 제공할 것으로 기대되고 있다. 이러한 자동화된 차량 애플리케이션에서 확산되고 있는 도메인 컨트롤러 컴퓨팅은 자일링스의 차세대 제품의 성장을 견인하게 될 것이다. 

자동차 시장의 혁신 속도는 이미 실리콘 설계주기를 능가하고 있으며, 앞으로도 가속화될 전망이다. 따라서 변화하는 시장의 요구와 진화하는 표준 및 기술에 부합하기 위해서는 전통적인 접근방식의 실리콘 설계주기로는 한계가 있으며, 보다 유연하고, 적응 가능한 솔루션이 요구된다.

자일링스의 자동차 ADAS 및 AD 주력분야
자일링스의 자동차 ADAS 및 AD 주력분야

광범위한 애플리케이션 분야에 걸쳐 다양한 모델이 개발되고 있는 AI는 엄청나게 빠른 속도로 진화하고 있기 때문에 ASIC과 같은 고정형 디바이스로 구현하면, 출시되는 시점에 이미 솔루션의 가치가 상실될 가능성이 크다. 또한 로보택시의 DAPD(Data Aggregation, Pre-processing, Distribution) 프로세싱 도메인의 경우에도 라이다를 비롯한 센서 및 카메라 기술이 계속해서 진화하고 있기 때문에 유연하게 구성 가능한 적응형 실리콘이 필요하다. 

자일링스는 프로그래머블 SoC와 적응형 및 지능형 컴퓨팅 플랫폼, OTA(Over-The-Air) 실리콘 업데이트 등을 통해 빠르게 진화하는 시장에 적응할 수 있는 최고의 설계 유연성을 제공한다. 또한 오랜 기간 자동차 및 산업, 항공우주 분야에서 입증된 기능 안전성 및 품질 표준에 대한 높은 신뢰성은 물론, 짧은 지연시간의 고성능 프로세싱을 통해 중요 애플리케이션에서 실시간 성능을 구현할 수 있는 탁월한 컴퓨팅 플랫폼을 제공함으로써 자동차 시장의 새로운 흐름에 대응하고 있다. 

유세프 칼릴롤라히 자일링스 아태지역 세일즈 부사장은 “생존을 보장하는 것은 가장 스마트한 엔지니어를 보유하거나 가장 강력한 재정적 지원을 받는 것이 아니다. 새로운 스타트업이든 기존 업체든 변화하는 시장에 적응할 수 있는 기업 만이 살아남을 수 있다”며, “자일링스는 설계자가 제품을 출시한 후에도 하드웨어 및 소프트웨어 레벨에서 제품을 조정할 수 있는 독보적인 적응형 플랫폼을 제공하고 있으며, 이러한 솔루션을 통해 기업들은 역동적인 시장 환경에서 혜택을 제공받을 수 있게 될 것이다”고 말했다.


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