데이터 센터와 자동차 요구사항 간의 격차 해소

Phison은 차세대 AI 기반 자동차 시스템에 엔터프라이즈급 속도, 반응성 및 안정성을 제공합니다.

자율 주행, ADAS(첨단 운전자 보조 시스템), 차량 내 AI에 높은 처리량, 낮은 지연 시간, 일관된 서비스 품질이 요구됨에 따라 자동차 스토리지는 데이터 센터급 요구 사항을 충족하도록 진화하고 있습니다. 이러한 융합은 자동차 환경에 필요한 내구성과 신뢰성을 유지하면서 엣지에서 실시간 성능을 제공하는 새로운 스토리지 아키텍처를 촉진하고 있습니다.

수십 년 동안 기업 환경은 고성능 컴퓨팅의 표준을 제시해 왔으며, 까다로운 작업 부하 속에서도 높은 처리량, 낮은 지연 시간, 예측 가능한 서비스 품질로 대규모 데이터를 처리해 왔습니다. 

이러한 기대치는 이제 자동차 시스템을 형성하고 있습니다. 차량에 인공지능(AI), 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS), 자율 주행 기능이 추가됨에 따라, 차량은 엣지에서 전례 없는 양의 실시간 데이터를 처리해야 하며, 훨씬 더 제한된 환경에서 엔터프라이즈급 응답성을 제공하기 위해 스토리지에 대한 요구 사항이 더욱 높아지고 있습니다.  

자동차 시스템에 고성능 스토리지에 대한 요구가 점점 증가하고 있지만, 현재 데이터 센터 성능 수준에는 아직 미치지 못하고 있습니다. 일반적인 자동차에는 현재 약 2.1~4.3Gbps의 속도를 제공하는 UFS 3.1 또는 4.1 스토리지가 사용되고 있는 반면, 기업용 데이터 센터에서는 14~28Gbps의 속도를 제공하는 PCIe Gen5 및 Gen6 SSD를 도입하여 사용하고 있습니다.  

읽기: 메모리 및 스토리지 솔루션이 풍부한 자동차 경험의 핵심인 이유

데이터 센터 표준이 현대적인 성능 기대치를 어떻게 정의하는가

데이터 센터에서 가장 중요한 세 가지 지표는 다음과 같습니다. 

• 처리량, 즉 한 번에 처리할 수 있는 데이터 양
• 지연 시간, 즉 데이터에 접근하고 전달하는 데 걸리는 시간
• 서비스 품질(QoS)은 변화하는 작업 부하 속에서도 성능이 일관되게 유지되도록 보장합니다.

과거에는 차량 작업 부하가 크지 않았기 때문에 자동차 스토리지에서 내구성과 데이터 보존을 우선시했습니다. 그러나 오늘날 차량은 센서, 카메라, 레이더, 라이다 및 원격 측정 장치에서 생성되는 방대한 실시간 데이터를 처리합니다. 

이는 스토리지를 수동적인 인프라에서 AI 및 기타 고급 시스템이 정보를 처리하고 의사 결정을 내리는 속도에 직접적인 영향을 미치는 능동적인 성능 계층으로 변화시킵니다. 자동차 스토리지에는 현재 높은 처리량과 낮은 지연 시간이 요구되며, 업계가 UFS 스토리지에서 고성능 솔루션으로 전환함에 따라 향상된 QoS가 필요하게 될 것입니다.  

최고 성과만큼 일관성이 중요한 이유

인공지능 기반 차량에서는 최고 속도만큼이나 일관성이 중요합니다. 

기업 시스템에서 저장 장치의 일관성 부족은 애플리케이션 속도를 저하시킵니다. 차량에서는 저장 장치의 지연 시간 불일치가 안전 및 내비게이션과 관련된 실시간 의사 결정 시스템에 영향을 미칠 수 있습니다. 

그렇기 때문에 자동차 성능은 기업 인프라에서 사용되는 것과 같은 예측 가능한 QoS 모델에 점점 더 의존하게 됩니다. 

데이터 센터는 오랫동안 확장성, 처리량 및 성능 일관성을 최적화해 왔으며, 차량은 내구성, 열 복원력 및 실시간 응답성을 강조해 왔습니다. 이제 AI 기반 자동차 시스템은 이 모든 것을 동시에 요구합니다. 

이러한 융합은 두 산업 전반에 걸쳐 스토리지 아키텍처를 재편하고 있습니다. 

자동차 시스템은 빠르게 발전하고 있습니다.

차량은 엄청난 양의 데이터를 자체적으로 처리하는 정교한 엣지 컴퓨팅 플랫폼으로 진화하고 있습니다. 

이러한 변화를 이끄는 세 가지 요인이 있습니다. 

1. ADAS 및 자율 주행의 성장

ADAS는 이전 자동차 시스템보다 훨씬 더 많은 저장 공간을 요구합니다. 하나의 차량이 고해상도 카메라, 레이더, 라이다, GPS 및 지도, 운전자 모니터링 시스템, AI 추론 엔진에서 입력되는 정보를 동시에 처리할 수 있기 때문입니다. 

이러한 시스템은 지속적인 데이터 스트림을 생성하며, 이 데이터는 극히 낮은 지연 시간 내에 수집, 처리, 저장 및 검색되어야 합니다. 자율성이 발전함에 따라 이러한 요구 사항은 더욱 증가할 것입니다. 

2. 센서 및 비디오 데이터의 폭발적 증가

카메라, 라이다, 레이더, 원격 측정 데이터 및 AI 데이터가 결합되면 저장 공간은 차량 성능의 주요 병목 현상 중 하나가 될 수 있습니다. 

기존 자동차 스토리지 시스템은 이러한 워크로드에 필요한 처리량, 낮은 지연 시간 및 지속적인 성능을 위해 설계되지 않았습니다. 

3. 인공지능의 확장 

인공지능(AI)은 자동차 인프라를 재편하고 있습니다. 추론 워크로드는 최소한의 지연으로 대규모 데이터 세트에 빠르게 접근해야 하며, 작은 지연 시간 증가조차도 운전자 보조 시스템 및 실시간 분석 시스템의 응답성을 저하시킬 수 있습니다. 

결과적으로 스토리지 성능은 차량의 전반적인 지능과 밀접하게 연관되고 있습니다. 차량은 더 빠른 데이터 수집, 더 높은 지속적인 처리량, 더 낮은 지연 시간, 더 예측 가능한 QoS, 그리고 향후 AI 성장을 위한 확장성을 필요로 합니다. 

이는 수년간 기업 스토리지의 방향을 결정지어 온 것과 동일한 우선순위입니다. 

데이터센터와 자동차 요구사항의 융합 

데이터 센터 스토리지와 자동차 인프라 간의 격차가 줄어들고 있습니다. 차량이 분산형 AI 시스템으로 발전함에 따라 기업 및 엣지 컴퓨팅에서 사용되는 많은 아키텍처 원칙을 채택하고 있습니다. 

실제로 이는 AI 및 실시간 처리 요구 사항에 따라 변화하는 차량 시스템에 데이터 센터 수준의 성능, 확장성 및 안정성을 제공하는 것을 의미합니다. 

아슬아슬하게 운전하기 

엣지 컴퓨팅은 더 이상 공장, 소매점, 통신 분야에만 국한되지 않습니다. 차량 자체가 로컬 처리, AI 추론, 실시간 분석을 위한 분산형 엣지 플랫폼으로 진화하고 있습니다. 이는 기존 자동차 아키텍처가 충족하도록 설계되지 않았던 스토리지 성능 요구 사항을 발생시킵니다. 

문제는 용량뿐만 아니라 AI 기반 의사결정을 지속적으로 지원할 수 있을 만큼 데이터를 빠르게 이동시키는 것입니다. 

실시간 의사 결정은 저장 용량에 달려 있습니다. 

실시간 AI는 빠르고 일관된 데이터 흐름에 의존합니다. 자율 시스템은 읽기 지연이나 불규칙적인 스토리지 동작을 기다릴 수 없습니다. 

자동차 아키텍처, 특히 고화질 지도 로딩이나 데이터 로깅과 같은 작업에서 낮은 지연 시간의 스토리지는 필수적입니다. 이는 시스템이 상황을 분석하고, 센서 융합 데이터를 처리하고, AI 추론을 실행하고, 내비게이션 변경에 대응하는 속도에 영향을 미칩니다. 

이제 스토리지는 백그라운드 구성 요소가 아니라 활성 컴퓨팅 파이프라인의 일부입니다. 

스토리지는 이제 성능 향상의 핵심 요소입니다. 

과거에는 스토리지의 주요 평가 기준이 용량과 내구성이었지만, 이제는 예측 가능한 지연 시간, 지속적인 처리량, 지능형 워크로드 관리, 그리고 다양한 워크로드 환경에서의 지속적인 QoS 제공까지 고려해야 합니다. 

핵심 요약: 

• 차량은 지능형 엣지 컴퓨팅 플랫폼으로 진화하고 있습니다.
• AI 워크로드는 데이터 센터 수준의 성능을 요구합니다.
• 일관된 QoS는 자동차 신뢰성에 매우 중요합니다.
• 스토리지는 이제 AI 응답성과 시스템 안정성에 중요한 영향을 미칩니다.

읽기: 진화하는 자동차 아키텍처로 새로운 데이터 스토리지 기회 창출

자동차 환경에 데이터 센터 기능을 도입하는 데 있어 과제

자동차 시스템은 점점 더 데이터 센터급 기능을 필요로 하지만, 기업 수준의 성능 모델을 차량에 적용하는 데에는 다섯 가지 주요 과제가 있습니다. 

1. 열적 제약

차량은 극한의 온도 환경에서 운행됩니다. 제어된 데이터 센터와 달리 자동차 시스템은 고온, 저온 및 기타 환경적 스트레스 속에서도 성능을 유지해야 합니다. 이를 위해서는 지능형 열 관리와 컨트롤러 수준의 최적화를 통해 일관된 성능을 유지해야 합니다. 

2. 전력 제한

자동차 플랫폼은 엄격한 전력 제한 하에서 작동합니다. 스토리지는 전력 소모나 발열을 급격히 증가시키지 않으면서 높은 처리량과 낮은 지연 시간을 제공해야 합니다. 

차세대 차량 아키텍처에서는 효율성, 성능 및 신뢰성의 균형을 맞추는 것이 필수적입니다. 

3. 환경 내구성

자동차 시스템은 진동, 긴 수명 주기, 간헐적인 전력 공급, 먼지 및 오염 물질 노출 등의 문제에 직면합니다. 따라서 저장 장치는 이러한 모든 조건에서도 안정적인 성능을 유지해야 합니다.  

그렇기 때문에 펌웨어 최적화와 고급 안정성 메커니즘이 특히 중요합니다. 

4. 비용 민감도 및 확장성

자동차 제조업체들은 미래 AI 성장에 대비하면서 비용 압박에도 직면하고 있습니다. 스토리지 아키텍처는 과도한 비용이나 복잡성을 추가하지 않고 효율적으로 확장되어야 합니다.  

그렇기 때문에 유연하고 확장 가능한 디자인의 가치가 점점 더 높아지고 있습니다. 

5. 폼 팩터

차량의 심한 진동을 견디기 위해 오늘날 95% 이상의 자동차용 저장 장치가 인쇄 회로 기판(PCB)에 직접 내장 및 납땜되어 있습니다. 최신 기업용 SSD는 플러그형/핫스왑 방식을 채택하여 필요에 따라 성능 향상이나 용량 확대를 손쉽게 업그레이드할 수 있습니다. 또한 플러그형 SSD는 마더보드 고장 시에도 저장된 데이터를 쉽게 복구할 수 있는 반면, 내장형 고정 저장 장치의 데이터는 영구적으로 손실될 수 있습니다.  

오늘날 데이터 센터와 자동차 표준 간의 격차

데이터 센터 표준과 자동차 표준의 차이점은 자동차 산업이 데이터 센터 스토리지의 성능과 유연성을 따라잡기 위해 해야 할 일이 많다는 것을 분명히 보여줍니다.자동차 시스템이 발전하고 차량 내 데이터 저장 장치가 개선됨에 따라, 적용 가능한 표준은 오늘날 데이터 센터에 존재하는 표준과 더욱 밀접하게 일치하게 될 것입니다.  

Phison은 어떻게 이러한 전환을 가능하게 하는가

기업 및 자동차 인프라가 융합됨에 따라 컨트롤러 및 펌웨어에 대한 심층적인 전문 지식을 보유한 공급업체의 중요성이 더욱 커지고 있습니다. 

피손은 컨트롤러 및 펌웨어 계층에서 솔루션을 설계하는데, 이 계층은 성능과 신뢰성에 대한 가장 중요한 결정이 이루어지는 곳입니다. 이를 통해 특히 세 가지 영역에서 엔터프라이즈급 성능 기대치와 자동차급 신뢰성 요구 사항을 충족할 수 있습니다.

1. 컨트롤러 레벨 최적화

고성능 자동차 시스템에는 빠른 NAND 플래시 메모리 이상의 것이 필요합니다. 컨트롤러 설계는 일관된 처리량, 낮은 지연 시간의 응답성, 워크로드 균형 유지, 효율적인 열 및 전력 관리에 매우 중요합니다. 

Phison은 엔터프라이즈, 임베디드 및 엣지 환경 전반에 걸친 경험을 바탕으로 제약된 조건에서도 실시간 AI 워크로드를 지원합니다. 

2. 펌웨어 인텔리전스 및 QoS 일관성

펌웨어는 까다로운 작업 부하의 예측 가능성을 유지하는 데 점점 더 중요한 역할을 합니다. 자동차 AI 시스템에서 성능 불안정은 중요한 실시간 작업을 중단시킬 수 있습니다. 

Phison의 펌웨어 최적화는 ADAS, 자율 주행 및 차량 내 AI에서 흔히 발생하는 다양한 워크로드 전반에 걸쳐 일관된 QoS를 유지하는 데 도움이 됩니다. 

3. 확장 가능한 포트폴리오 접근 방식

이러한 융합은 시간이 지남에 따라 발전할 수 있는 스토리지 아키텍처를 요구합니다. 성능에 초점을 맞춘 Pascari X-Series를 포함한 Pascari 엔터프라이즈 SSD는 까다로운 엣지 및 엔터프라이즈 환경 전반에 걸쳐 확장 가능한 성능, 안정성 및 내구성을 제공하는 보다 폭넓은 접근 방식을 반영합니다. 

차량 전반에 걸쳐 AI 워크로드가 확대됨에 따라 이러한 유연성은 더욱 중요해질 것입니다. 

읽기: 자동차 데이터 스토리지의 미래를 바라보는 Phison의 Michael Wu

자동차 보관의 미래 전망

자동차 인프라는 점점 분산형 엣지 컴퓨팅과 유사해지고 있습니다. ADAS, 자율 주행 및 차량 내 AI는 스토리지를 최신 엔터프라이즈 시스템에서 사용되는 것과 같은 고처리량, 저지연 및 일관된 QoS 모델로 이끌고 있습니다. 

동시에 차량은 엄격한 열, 전력, 내구성 및 신뢰성 제약 조건 내에서 작동해야 하므로 자동차 환경은 매우 까다롭습니다. 

이러한 격차를 해소하려면 스토리지 하드웨어를 개선하는 것 이상의 노력이 필요합니다. 지능형 컨트롤러 아키텍처, 고급 펌웨어 최적화, 그리고 엣지에서의 실시간 AI를 위한 확장 가능한 시스템 설계가 요구됩니다. 

차량이 지능형 컴퓨팅 시스템으로 진화함에 따라 저장 장치는 차세대 자동차 AI 및 모빌리티 혁신을 위한 더욱 중요한 기반이 될 것입니다. 

바로 이 부분에서 Phison이 핵심적인 역할을 합니다. Phison은 컨트롤러 수준의 혁신, 펌웨어 인텔리전스, 그리고 확장 가능한 스토리지 아키텍처를 통해 자동차 제조업체와 기술 제공업체가 최신 차량 플랫폼에 데이터 센터급 성능, 일관성 및 안정성을 제공할 수 있도록 지원합니다. 

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자주 묻는 질문(FAQ) :