미국 구독형 소프트웨어 종료 사례 57570100 실패 사례

DeepScale, Inc.는 캘리포니아주 마운틴뷰에 본사를 둔 미국의 기술 회사로 자동화 차량용 지각 시스템 기술을 개발했습니다. 2019년 10월 1일에 회사는 Tesla, Inc.에 인수되었습니다.

역사

DeepScale은 Forrest Iandola와 Kurt Keutzer가 2015년에 공동 창립했습니다. 2018년 DeepScale은 시리즈 A 자금으로 1,500만 달러를 모금했습니다. 2018년에 회사는 Visteon 및 Hella Aglaia Mobile Vision GmbH를 포함한 자동차 공급업체와의 전략적 파트너십을 발표했습니다. 2019년 10월 1일, 이 회사는 자율주행차 기술을 연구하는 Tesla에 인수되었습니다.

기술

DeepScale이 설립되기 전에 Forrest Iandola와 Kurt Keutzer는 캘리포니아 대학교 버클리 캠퍼스에서 심층 신경망(DNN)을 보다 효율적으로 만들기 위해 함께 작업했습니다. DeepScale이 설립된 직후인 2016년에 Iandola, Keutzer 및 협력자들은 작고 에너지 효율적인 컴퓨터 비전용 DNN인 SqueezeNet을 출시했습니다. 더 작은 DNN을 개발함으로써 회사는 스마트폰 및 자동차 등급 칩과 같은 축소된 처리 하드웨어에서 딥 러닝을 실행할 수 있었습니다. 2018년에 회사는 엔지니어링 팀이 SqueezeNet을 넘어 상용 제품에 사용하기 위해 훨씬 더 빠르고 정확한 DNN을 개발했다고 밝혔습니다.

신경 아키텍처 검색

최근 몇 년 동안 신경 아키텍처 검색(NAS)은 빠르게 실행되면서 정확도가 높은 결과를 생성하는 DNN 설계에서 인간을 능가하기 시작했습니다. 2019년 DeepScale은 슈퍼네트워크 기반 NAS를 사용하여 이미지의 의미론적 분할을 위한 빠르고 정확한 DNN 제품군을 설계하는 SqueezeNAS라는 논문을 발표했습니다. 이 논문에서는 SqueezeNAS 신경망이 Google의 MobileNetV3 신경망 모델 제품군의 속도-정확도 균형 곡선보다 성능이 뛰어나다고 주장했습니다. Google은 MobileNetV3 설계를 검색하는 데 수천일의 GPU일을 사용한 반면 DeepScale은 SqueezeNAS 논문에 제시된 DNN을 자동으로 설계하는 데 수십일의 GPU일만 사용했습니다.

제품

이 회사는 심층 신경망을 사용하여 자동차가 주변 환경을 해석할 수 있도록 하는 지각 시스템 소프트웨어를 개발합니다. 이 소프트웨어는 광범위한 센서와 프로세서를 사용할 수 있는 개방형 플랫폼에 통합되도록 설계되었습니다. 이 소프트웨어는 NVIDIA GPU부터 자동차 시장을 위해 특별히 설계된 소형 ARM 기반 처리 칩에 이르기까지 다양한 프로세서에서 실행될 수 있습니다.

2019년 1월 이 회사는 심층 신경망을 사용하여 객체 감지, 차선 식별, 주행 가능 영역 식별을 수행하는 자동차 인식 소프트웨어 제품인 "Carver"를 출시했습니다. 이를 달성하기 위해 Carver는 병렬로 실행되는 세 가지 신경망을 사용합니다. 실시간으로 실행되는 동안 이 세 가지 네트워크는 초당 총 0.6조 개의 작업("tera-ops/sec")을 수행합니다. 참고로 Tesla Full Self-Driving 컴퓨터 시스템 보드에 있는 두 개의 중복 칩은 각각 36tera-ops/sec를 수행할 수 있습니다. 따라서 0.6tera-ops/초는 각 Tesla 칩 용량의 2%에 불과합니다.

Tesla의 인수

2019년 10월 1일 CNBC는 Tesla가 DeepScale을 인수했다고 보도했습니다. 포춘은 "DeepScale의 기술이 회사가 현재 개발 중인 자율주행 기술인 Tesla의 Autopilot에 통합될 것이 분명하다"고 말했습니다. 또한 CNET은 "DeepScale의 자율성에 대한 접근 방식은 [Tesla CEO Elon] Musk가 몇 년 동안 추진해 온 더 큰 그림에 적합합니다. Musk는 LiDAR에 의존하기보다는 카메라, 레이더 및 초음파 센서가 다른 하드웨어 없이도 강력한 시스템을 구성할 것이라고 일관되게 믿었습니다."라고 보도했습니다.

참고자료