분산 차량 컴퓨팅 패브릭 및 에지 클라우드 연합 아키텍처

MobilityCompute는 유휴 차량의 막대한 슈퍼컴퓨팅 잠재력을 에지 그리드로 통합 연합합니다. 주차 및 주행 중인 차량의 NPU와 GPU 자원을 결합하여 대규모 집합적 인지 모델과 정밀 환경 매핑을 클라우드 데이터센터 없이 로컬 분산 처리합니다.

도심 주차장에 잠들어 있는 거대한 유휴 테라플롭스 연산력 자원의 발굴

현대 전기차는 최대 1,000 TOPS의 신경망 처리 능력을 탑재하고 있지만, 주차 중에는 5% 미만의 자원만 활용됩니다. MobilityCompute는 탈중앙화 제로 트러스트 컴퓨팅 마켓플레이스를 조성하여, 충전 중인 유휴 차량이 분산 비디오 렌더링과 도시 교통 모델 시뮬레이션을 수행하도록 합니다.

Core Engineering Areas

• P2P Collaborative Perception — Exchanging intermediate neural feature maps over high-bandwidth direct sidelinks, allowing a lead vehicle to see obstacles occluded behind a following bus.
• Parked Fleet Edge Grid — Harvesting idle NPU cycles while vehicles charge overnight to process petabytes of raw road video collected during daytime operations.
• Proof-of-Compute Accounting — Vehicles submit mathematical zero-knowledge proofs proving that neural network inferences were executed faithfully without forging computation steps.

Technical Articles

• 협력 인지: 실시간 다중 차량 조감도(BEV) 특징 융합 기술
• 주차된 전기차 플릿 기반 분산 컴퓨팅 클라우드 인프라 엔지니어링

Related Cluster Architecture Specifications

• AutomotiveSDV — Full SDV Stack & Reference Architecture
• A2HCard — Agent-to-Human (A2H) Interface Cards & In-Cabin Autonomous Interaction Manifests
• A2HumanCard — Standardized In-Vehicle AI Agent Capability Discovery, Trust & Authorization Cards
• AIDrivenSynBio — AI-Driven Synthetic Biology for Automotive In-Cabin Air Purification, Bio-Engineered Pathogen Scavengers & Molecular Biosensors