NVIDIA Jetson Orin Nano, 엣지 AI와 로보틱스의 새로운 표준을 세우다

NVIDIA가 이전 세대보다 최대 80배 향상된 성능을 제공하는 새로운 Jetson Orin Nano 시스템 온 모듈을 출시했습니다. NVIDIA Jetson 라인업을 확장하고, 보급형 엣지 AI와 로보틱스에 대한 새로운 표준을 설정했죠.

NVIDIA Jetson 제품군은 처음으로 6개의 Orin 기반 생산 모듈을 확장하여 모든 범위의 엣지 AI 및 로보틱스 애플리케이션을 지원합니다. 여기에는 가장 작은 Jetson 폼 팩터, 최대 40초 TOPS(초당 테라연산)의 AI 성능을 제공하는 Orin Nano, AGX Orin이 포함되며, 고급 오토노머스 기계에 275 TOPS를 제공합니다.

Jetson Orin은 NVIDIA Ampere 아키텍처 GPU, Arm 기반 CPU, 차세대 딥 러닝 및 비전 가속기, 고속 인터페이스, 빠른 메모리 대역폭과 다중 모드 센서 지원을 특징으로 합니다. 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 지원하죠.

NVIDIA 임베디드 및 엣지 컴퓨팅 부사장인 디푸 탈라(Deepu Talla)는 “NVIDIA가 6개월 전 출시를 발표한 이후 1,000명 이상의 고객과 150개 이상의 파트너가 Jetson AGX Orin을 채택했으며, Orin Nano는 앞으로 사용자를 더욱 확대해나갈 것입니다. 엣지 AI와 ROS 개발을 수행하는 수백만 명의 개발자들의 업무 수행 능력이 크게 향상된 오늘날, Jetson Orin은 상상할 수 있는 거의 모든 종류의 로보틱스 구축에 이상적인 플랫폼입니다”라고 말했습니다.

엣지 AI 및 로보틱스 접근성 향상

Orin Nano 모듈은 이전에 발표된 Orin NX 모듈과 폼 팩터 및 핀 호환이 가능합니다. 완전한 에뮬레이션 지원을 통해 고객들은 AGX Orin 개발자 키트를 사용하여 Orin Nano 시리즈 개발을 시작할 수 있습니다. 이를 통해 고객들은 여러 Jetson 모듈을 지원하고 애플리케이션을 쉽게 확장할 수 있는 시스템을 설계할 수 있죠.

Orin Nano는 고속 I/O 및 NVIDIA Ampere 아키텍처 GPU로 여러 동시 AI 애플리케이션 파이프라인을 지원합니다. 소매 분석, 산업 품질 제어와 같은 엔트리 레벨 디바이스 및 애플리케이션 개발자는 더 저렴한 비용으로 더 복잡한 AI 모델에 쉽게 액세스할 수 있습니다.

Orin Nano 모듈은 두 가지 버전으로 제공됩니다. Orin Nano 8GB는 7W에서 15W까지 구성 가능한 전력으로 최대 40 TOPS를 제공하는 반면, 4GB 버전은 5W에서 10W의 낮은 전력 옵션으로 최대 20 TOPS를 제공합니다.

Jetson Orin 플랫폼은 가장 어려운 로보틱스 문제를 해결하도록 설계됐으며, 700,000명 이상의 ROS 개발자에게 가속 컴퓨팅을 제공합니다. Orin Nano의 강력한 하드웨어 기능과 결합된 ROS용 최신 NVIDIA Isaac 소프트웨어의 향상된 기능은 로봇 공학자들의 성능을 높이고, 생산성 향상을 제공합니다.

강력한 생태계와 소프트웨어 지원

Jetson Orin은 캐논(Canon), 존 디어(John Deere), 마이크로소프트 애저(Microsoft Azure), 테라다인(Teradyne), 티케이엘리베이터(TK Elevator) 등 로보틱스, 임베디드 컴퓨팅 생태계에서 광범위한 지지를 얻고 있는데요.

NVIDIA Jetson의 생태계는 100만 명이 넘는 개발자, 6,000명의 사용자(2,000개의 스타트업 포함), 150개의 파트너와 함께 빠르게 성장하고 있죠. Jetson 파트너는 AI 소프트웨어, 하드웨어, 애플리케이션 설계 서비스부터 카메라, 센서 및 주변기기, 개발자 도구, 개발 시스템에 이르는 폭넓은 지원을 제공합니다.

Orin Nano는 NVIDIA JetPac 소프트웨어 개발자 키트가 지원하며, 산업 IoT, 제조와 스마트 시티 등의 분야에서 획기적인 AI 제품을 만드는 데 사용되는 동일한 NVIDIA CUDA-X 가속 컴퓨팅 스택으로 구동됩니다.