AI 컴퓨팅 기술 분야의 선두주자인 엔비디아(www.nvidia.co.kr, CEO 젠슨 황)는 오늘 이전 세대보다 최대 80배 향상된 성능을 제공하는 새로운 젯슨 오린 나노(Jetson Orin Nano) 시스템 온 모듈을 출시했다. 엔비디아® 젯슨™(NVIDIA Jetson) 라인업을 확장하고, 보급형 엣지 AI 및 로보틱스에 대한 새로운 표준을 설정했다.
엔비디아 젯슨(Jetson) 제품군은 처음으로 6개의 오린 기반 생산 모듈을 확장하여 모든 범위의 엣지 AI 및 로보틱스 애플리케이션을 지원한다. 여기에는 가장 작은 젯슨 폼 팩터, 최대 40초 TOPS(초당 테라연산)의 AI 성능을 제공하는 오린 나노, AGX 오린™이 포함되며, 고급 오토노머스 기계에 275 TOPS를 제공한다.
젯슨 오린은 엔비디아 암페어(Ampere) 아키텍처 GPU, Arm 기반 CPU, 차세대 딥 러닝 및 비전 가속기, 고속 인터페이스, 빠른 메모리 대역폭 및 다중 모드 센서 지원을 특징으로 한다. 이러한 성능과 다용성은 엣지 AI 애플리케이션을 배포하는 엔지니어부터 차세대 지능형 기계를 구축하는 로봇 운영체제(ROS) 개발자에 이르기까지 더 많은 고객이 한때 불가능해 보였던 제품을 상용화할 수 있도록 지원한다.
엔비디아 임베디드 및 엣지 컴퓨팅 부사장인 디푸 탈라(Deepu Talla)는 "엔비디아가 6개월 전 출시를 발표한 이후 1,000명 이상의 고객과 150개 이상의 파트너가 젯슨 AGX 오린을 채택했으며, 오린 나노는 앞으로 사용자를 더욱 확대해나갈 것이다. 엣지 AI 및 ROS 개발을 수행하는 수백만 명의 개발자들의 업무 수행 능력이 크게 향상된 오늘날, 젯슨 오린은 상상할 수 있는 거의 모든 종류의 로보틱스 구축에 이상적인 플랫폼이다”라고 말했다.
엣지 AI 및 로보틱스 접근성 향상
오린 나노 모듈은 이전에 발표된 오린 NX 모듈과 폼 팩터 및 핀 호환이 가능하다. 완전한 에뮬레이션 지원을 통해 고객들은 AGX 오린 개발자 키트를 사용하여 오린 나노 시리즈 개발을 시작할 수 있다. 이를 통해 고객들은 여러 젯슨 모듈을 지원하고 애플리케이션을 쉽게 확장할 수 있는 시스템을 설계할 수 있다.
오린 나노는 고속 I/O 및 엔비디아 암페어 아키텍처 GPU로 여러 동시 AI 애플리케이션 파이프라인을 지원한다. 소매 분석 및 산업 품질 제어와 같은 엔트리 레벨 디바이스 및 애플리케이션 개발자는 더 저렴한 비용으로 더 복잡한 AI 모델에 쉽게 액세스할 수 있다.
오린 나노 모듈은 두 가지 버전으로 제공된다. 오린 나노 8GB는 7W에서 15W까지 구성 가능한 전력으로 최대 40 TOPS를 제공하는 반면 4GB 버전은 5W에서 10W의 낮은 전력 옵션으로 최대 20 TOPS를 제공한다.
젯슨 오린 플랫폼은 가장 어려운 로보틱스 문제를 해결하도록 설계되었으며 700,000명 이상의 ROS 개발자에게 가속 컴퓨팅을 제공한다. 오린 나노의 강력한 하드웨어 기능과 결합된 ROS용 최신 엔비디아 아이작(Isaac)™ 소프트웨어의 향상된 기능은 로봇 공학자들의 성능 및 생산성 향상을 제공한다.
강력한 생태계와 소프트웨어 지원
젯슨 오린은 캐논(Canon), 존 디어(John Deere), 마이크로소프트 애저(Microsoft Azure), 테라다인(Teradyne), 티케이엘리베이터(TK Elevator) 등 로보틱스, 임베디드 컴퓨팅 생태계에서 광범위한 지지를 얻고 있다.
엔비디아의 젯슨 생태계는 100만 명이 넘는 개발자, 6,000명의 사용자(2,000개의 스타트업 포함) 및 150개의 파트너와 함께 빠르게 성장하고 있다. 젯슨 파트너는 AI 소프트웨어, 하드웨어, 애플리케이션 설계 서비스부터 카메라, 센서 및 주변기기, 개발자 도구, 개발 시스템에 이르는 폭넓은 지원을 제공한다.
오린 나노는 엔비디아 제트팩 소프트웨어 개발 키트(NVIDIA JetPack™ software development kit)가 지원하며, 산업 IoT, 제조와 스마트 시티 등의 분야에서 획기적인 AI 제품을 만드는 데 사용되는 동일한 엔비디아 쿠다-X(NVIDIA CUDA-X™) 가속 컴퓨팅 스택으로 구동된다.
출시 정보
엔비디아 젯슨 오린 나노 모듈에 대한 보다 자세한 내용은 젠슨 황(Jensen Huang)의 GTC 2022 키노트에서 확인할 수 있다.
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