독일 자동차 소프트웨어 개발자

소프트웨어 정의 차량(SDV, Software-Defined Vehicle) 시대가 도래하면서 자동차 산업은 기존의 기계 중심 설계에서 소프트웨어와 컴퓨팅 파워에 의존하는 새로운 패러다임으로 전환되고 있다. 이러한 변화의 핵심에는 고성능 컴퓨팅(HPC, High-Performance Computing)이 자리 잡고 있으며, HPC를 가능하게 하는 중요한 요소 중 하나가 바로 고성능 시스템 온 칩(SoC, System on Chip)이다. 이번 글에서는 SDV 시대에 HPC에서 활용 가능한 고성능 SoC의 특징과 대표적인 예시를 살펴본다. SDV와 자동차 아키텍처의 진화 SDV와 자동차 아키텍처의 진화 전통적인 자동차는 수십 개의 분산된 ECU(Electronic Control Units)로 구성되어 있었..

어제 드디어 오랫동안 공들인 CLA 모델에 대한 발표가 있었다. 2024년도 E Class에 이은 다음 버전의 MB.OS가 탑재되어 훨씬 더 풍성한 기능을 제공한다. 내부 소프트웨어 아키텍처 면에서도 큰 차이가 있고 기능적인 면에서도 많은 향상이 있었다. 그만큼 개발할 때 어려움이 많이 있었다. 신형 CLA 특징 MMA (Mercedes Modular Architecture)를 사용하여 전기차, 하이브리드에 모두 사용하였다. 기존 벤츠의 Entry 급 모델인 EQA, EQB, EQC는 기존 내연기관 플랫폼에 전기차를 만들어서 주행거리며 많은 부분에서 손해를 봤지만 이번 CLA 부터는 이 부분이 모두 개선되었다. 신형 CLA는 다음과 같은 특징을 가지고 있다.EQ, 48V 하이브리드, 내연기관 모두 출시 ..

인공 지능이 진화함에 따라 자동차 부문도 마찬가지로 다양하게 응용 분야를 확대하고 있다. 자율주행차부터 운전자 지원 시스템(ADAS) 인포테인먼트 및 예측 유지 관리까지 AI 기술은 운전을 훨씬 더 안전하고 편안하게 만드는 데 도움이 된다. 이 글에서는 자동차 부문에서 인공 지능이 어떻게 적용되는지에 대한 기술적이고 자세한 통찰력을 제공한다. 자율 주행 및 운전자 지원 시스템 (ADAS)자율 주행 (Autonomous Driving / Self Driving)자율 주행은 AI의 전형적인 사용 사례이다. 자율 주행 자동차는 환경을 인식하고 다양한 센서와 알고리즘을 사용하여 다양한 조건에서 도로를 주행할 경로를 스스로 결정한다. 자율 주행 기술을 구성하는 주요 기술 요소는 다음과 같다.컴퓨터 비전: 카메라를..

중국에서 개발한 생성형 AI인 DeepSeek (딥시크)가 지금 완전 핫하다. GPT나 다른 생성형 AI에 비해 1/10 수준의 비용으로 비슷한 성능을 낸다고 한다. 물론 이것은 DeepSeek의 보고서 내용이긴 하지만 엄청난 파장이며 현재 NVIDIA (엔비디아) 주가가 16% 이상 하락하고 나스닥은 3프로 이상 하락하고 있다. 현재 딥시크는 해커들의 공격으로 가입이 원활하지 않다고 나오지만 안되면 여러번 Google 계정으로 가입 시도를 하면 가입이 되어 사용할 수 있다. 위의 그래프에서 보는 것과 같이 DeepSeek의 가장큰 경쟁력은 모델을 만들어낼 때 필요한 가격이다. GPT의 1/10 수준의 가격에 GPT와 비슷한 성능을 내고 있다고 딥시크 측은 주장하고 있다. 또한 무료로 사용할 수 있다. ..