[더구루=윤진웅 기자] 현대모비스와 러시아 자율주행 업체 얀덱스(Yandex)의 파트너십이 올스톱 위기에 처했다. 러시아와 우크라이나 전쟁 여파로 서비스 개발에 차질이 발생했기 때문이다. 무엇보다 얀덱스 핵심 개발자가 러시아를 떠나고 있어 파트너십이 지속되기 어려울 것이라는 전망도 있다. 26일 업계에 따르면 현대모비스와 얀덱스의 자율주행 기술 협업은 지난 2월 러시아와 우크라이나 전쟁 발발 이후 제자리걸음 상태다. 얀덱스 측은 "160여대 테스트 차량을 토대로 총 2300만km를 주행하는 등 양사 자율주행 기술 개발은 원활하게 이뤄지고 있다"고 설명했으나 자율주행 택시 관련 기계획된 서비스를 선보이지 못하고 있는 상태다. 최근 양사가 체결한 SAE International(국제자동차기술자협회) 기준 자율주행 레벨4·5 기술 공동 개발을 위한 업무협약(MOU) 관련 활동 역시 실현되지 않고 있다는 설명이다. 특히 얀덱스 자율주행 기술 개발에 참여하고 있는 주요 개발자들이 러시아를 떠나 이스라엘로 적을 옮기고 있다는 점에서 협업에 어려움을 겪고 있는 것으로 전해진다. 정확한 인원 수는 밝혀지지 않았으나 수백 명에 달할 것으로 업계는 추정하고 있다. 러시아와 우
[더구루=윤진웅 기자] 현대모비스 자율주행 파트너사인 러시아 얀덱스(Yandex)가 운전자용 라이다(LiDAR) 센서 자체 개발을 시작했다. 양사의 자율주행 기술 협업 강화로 이어질 전망이다. 25일 업계에 따르면 러시아 IT 포털 서비스 기업 얀덱스는 최근 운전자용 라이다 센서 자체 개발에 돌입했다. 궂은 날씨 등 다양한 도로환경에서도 100% 성능을 발휘하는 라이다 센서를 개발한다는 것. 최장 500m까지 인식할 수 있도록 만들 계획이다. 특히 얀덱스는 자체 개발한 라이다 센서를 러시아와 미국, 이스라엘에서 운영 예정인 현대차 쏘나타 기반의 70대 자율주행차에 메인 센서로 장착할 예정이다. 그동안 사용하던 미국 벨로다인 라이다(Velodyne Lidar)의 센서는 근거리 감지용으로 사용하기로 했다. 이처럼 얀덱스가 라이다 센서를 자체 개발하며 현대모비스와의 자율주행기술 발전 시너지가 확대될 전망이다. 양사는 지난 2019년 딥러닝 기반 자율주행 플랫폼 공동개발 파트너십을 체결하고 자율주행차 선진화를 위한 협업을 이어오고 있다. 지난해 공동 개발한 4세대 자율주행택시를 공개하는 등 다양한 활동을 펼치고 있다. 현대모비스는 차량 전자제어장치, 얀덱스는 라이다
[더구루=홍성일 기자] 엘살바도르가 전 세계 국가 중 처음으로 엔비디아의 차세대 인공지능(AI) 칩을 주문했다. 엘살바도르 정부는 차세대 엔비디아 AI칩을 기반으로 국가 AI 개발 역량을 끌어올린다는 목표다. [유료기사코드] 5일 업계에 따르면 엘살바도르 정부는 미국 AI 서버임대 기업 '하이드라 호스트'에 엔비디아 B300 칩이 장착된 서버를 주문했다. 하이드라 호스트는 50개 이상의 데이터센터에 그래픽처리장치(GPU) 수만 장을 공급한 경험이 있는 AI 인프라 기업이다. 하이드라 호스트는 최근 엘살바도르에서 처음으로 정규직 직원을 채용하기도 했다. 이번 주문은 나이브 부켈레 엘살바도르 대통령과 에런 진 하이드라 호스트 최고경영자(CEO)가 직접 만나 진행됐다. 에런 진 CEO는 부켈레 대통령에게 관련 프리젠테이션도 진행했다. 엘살바도르 정부가 도입하려는 B300은 블랙웰 울트라 시리즈에 포함되는 차기 고성능 AI 반도체로, 당초 B200 울트라로 불렸던 제품이다. B300은 TSMC 4나노미터(nm) 공정, 첨단 패키징 기술인 '칩 온 웨이퍼 온 서브스트레이트(CoWoS)'를 기반으로 제작됐으며, 현행 B200보다 AI 연산 성능이 50% 향상됐다. AI
[더구루=정예린 기자] 일본 키옥시아가 생성형 인공지능(AI)에 활용되는 벡터 검색 소프트웨어를 새롭게 업데이트했다. 솔리드스테이트드라이브(SSD) 기반 AI 시스템의 성능과 저장 용량 균형을 조절할 수 있어 대규모 AI 서비스 확장에 속도가 붙을 전망이다. [유료기사코드] 5일 키옥시아에 따르면 회사는 최근 자사 벡터 검색 소프트웨어 'AiSAQ'의 최신 버전을 공개했다. 고정된 SSD 용량 내에서 쿼리 처리 속도와 저장 가능한 벡터 수 사이의 균형을 사용자가 직접 설정, 다양한 업무 환경에 맞는 최적의 성능 조정이 가능해진 것이 특징이다. AiSAQ는 키옥시아가 지난 1월 오픈소스로 공개한 소프트웨어로, D램을 사용하지 않고 SSD에서 벡터 검색을 수행하는 근사 최근접 탐색(ANNS) 알고리즘을 구현했다. 이는 대규모 벡터 데이터를 다루는 AI 시스템에서 빠른 검색 성능과 확장성을 동시에 확보하는 핵심 기술이다. 일반적인 AI 벡터 검색 시스템은 인덱스 데이터를 D램에 적재해 쿼리 응답 속도를 높이지만, D램 용량의 한계와 비용 부담이 크다. 반면 AiSAQ는 SSD 내 데이터를 직접 탐색해 D램 사용량을 획기적으로 줄이면서도 SSD의 고용량 특성을 활용