티스토리 뷰
테슬라가 개발한 휴먼노이드 로봇 옵티머스(Tesla Optimus)는 단순한 외형 복제에 그치지 않고, 실시간 판단과 자율 행동이 가능한 고성능 연산 시스템을 탑재하고 있습니다. 그 중심에 있는 것이 바로 FSD(Full Self-Driving) 컴퓨터입니다. 본 글에서는 테슬라 옵티머스에 내장된 FSD 컴퓨터의 구조와 연산 능력을 중심으로, 어떻게 AI 로봇의 두뇌 역할을 수행하는지를 살펴보겠습니다.
1. 테슬라 FSD 컴퓨터란?
FSD 컴퓨터는 테슬라가 자율주행을 위해 자체 설계한 AI 전용 하드웨어 플랫폼입니다. 2019년 이후 테슬라 차량에 탑재되기 시작했으며, 실시간 비전 분석, 행동 예측, 경로 계산을 동시에 수행할 수 있도록 고성능 연산 능력을 갖추고 있습니다.
- 자체 개발 NPU(Neural Processing Unit) 탑재
- 초당 72조 연산(TOPS) 이상 처리
- 전력 소모는 약 72W 수준으로 고효율
- 듀얼 칩 구조로 이중화 및 장애 대응 지원
2. 옵티머스에 탑재된 FSD 컴퓨터의 역할
옵티머스 로봇은 FSD 컴퓨터를 통해 센서 데이터를 통합 분석하고, 자율적 의사결정을 내리며, 28개 이상의 관절을 동시에 제어합니다. 이 과정에서 FSD 컴퓨터는 아래 기능을 처리합니다:
- 카메라 및 IMU 데이터를 실시간 수집 및 해석
- 딥러닝 모델을 통한 객체 인식 및 분류
- 행동 예측 및 경로 계획 (Motion Planning)
- 강화학습 정책 적용을 통한 동작 결정
- 모터 제어 신호 전송 (초당 수십 회 제어 루프)
3. 하드웨어 구성 요소 분석
FSD 컴퓨터는 완전 맞춤형 칩셋(ASIC)과 다층 버스 아키텍처를 기반으로 구성되어 있습니다. 옵티머스에 맞춰 일부 소형화 및 전력 최적화가 적용된 변형 버전이 사용되고 있는 것으로 알려져 있습니다.
- Dual SoC 구조: 고속 병렬 처리 및 장애 대비
- 16GB 이상 LPDDR4 메모리: 대규모 딥러닝 모델 운영
- 비전 전용 ISP 모듈: 고속 이미지 프레임 처리
- PCIe 기반 확장 포트: 센서 및 액추에이터 연동
4. 테슬라 Dojo와의 연동 가능성
옵티머스는 향후 테슬라의 Dojo 슈퍼컴퓨터와 연계하여 학습 데이터를 공유하고, AI 정책을 업데이트하는 구조로 발전할 가능성이 큽니다. 즉, FSD 컴퓨터는 단순 실행 장치가 아니라, 클라우드 기반 학습 및 강화 시스템의 단말로도 작동합니다.
- Dojo → 옵티머스: 사전 학습된 AI 모델 전송
- 옵티머스 → Dojo: 행동 로그 및 학습 피드백 전송
- OTA 업데이트로 정책 반영 및 기능 개선
5. 성능 비교: 로봇용 컴퓨팅 유닛과의 차이
일반적인 로봇용 컴퓨팅 플랫폼(예: NVIDIA Jetson, Intel Movidius)과 비교했을 때, 테슬라 FSD 컴퓨터는 전용 칩 기반의 높은 처리 효율과 자동차급 안정성이 특징입니다. 특히 전력 대비 연산 능력(W/TOPS)이 업계 최고 수준입니다.
| 항목 | FSD 컴퓨터 | Jetson Xavier NX |
|---|---|---|
| TOPS | 72+ | 21 |
| 전력 소비 | 약 72W | 10~15W |
| AI 연산 최적화 | 테슬라 NPU 최적화 | NVIDIA GPU 기반 |
| 사용 목적 | 자율주행 / 휴먼노이드 | 산업용 로봇, 드론 |
맺음말
테슬라 옵티머스 로봇에 탑재된 FSD 컴퓨터는 단순한 마이크로컨트롤러 수준의 제어 유닛이 아니라, AI 학습, 판단, 제어를 통합 수행하는 두뇌 역할을 담당합니다. 고속 병렬 처리, 강력한 연산 성능, 안정적인 제어 기능을 바탕으로 옵티머스는 진정한 자율형 로봇으로 작동할 수 있으며, 이는 향후 로봇 산업 전반의 컴퓨팅 구조에도 큰 영향을 줄 것입니다.