차세대 자율적인 AI 머신 구현하는 ‘젯슨 AGX 자비에 모듈’ 출시
차세대 자율적인 AI 머신 구현하는 ‘젯슨 AGX 자비에 모듈’ 출시
  • 최광민 기자
  • 승인 2018.12.13 17:28
  • 댓글 0
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한 손에 들어가는 소형 컴퓨터로 최대 32 초당테라연산(TOPS)의 성능 구현.. 머신들을 구동하는 방대한 인공지능(AI) 기능이 다양한 디바이스에

상상속에만 존재했던 로봇을 구현하는데 강력한 두뇌 역할을 하며, 한 손에 들어가는 소형 컴퓨터로 최대 32 초당테라연산(TOPS)의 성능을 구현하고 차세대 오토노머스(Autonomous) 머신을 구현하는 젯슨 AGX 자비에(Jetson AGX Xavier) 모듈을 엔비디아가 13일 출시했다.

공상과학 영화에서나 볼 수 있었던 주문처리 속도를 앞당기는 배송 로봇, 인간과 협업하는 제조 로봇, 과학자들이 작물 재해 발병을 막을 수 있도록 도와주는 휴대용 DNA 시퀀서와 같은 머신들을 현실로 구현해 낼 수 있게 됐다. 엔비디아 젯슨 AGX 자비에 플랫폼은 젯슨 TX2 및 TX1 제품군에 새롭게 추가된 젯슨 AGX 자비에 모듈을 통해 이러한 머신들을 구동하는 방대한 인공지능(AI) 기능이 다양한 디바이스에 사용될 수 있게 됐다.

엔비디아 젯슨 AGX 자비에 모듈(사진:엔비디아)

이제 개발자들은 젯슨 AGX 자비에를 활용해 까다로운 도전과제를 해결하고, 여러 업계에 걸쳐 혁신을 도모할 오토노머스 머신을 구축할 수 있으며, 이로 인해 향후 몇 년 안에 젯슨 AGX 자비에를 기반으로 한 수백만 개의 머신이 시장에 출시될 것으로 예상된다.

젯슨 AGX 자비에 모듈은 한 손에 들어가는 소형 컴퓨터로 워크스테이션 서버급 성능을 제공할 뿐 아니라, 전력소모는 10W로 알람 시계만큼 낮은 것이 특징이다. 또한, 기업들은 젯슨 AGX 자비에 개발자 키트로 개발한 애플리케이션으로 대량 생산이 가능해 차세대 로봇과 오토노머스 머신을 일상생활에도 활용할 수 있다.

또한 젯슨 AGX 자비에 모듈은 수 많은 AI 애플리케이션에 사용되고 있는 업계 최고 수준의 엔비디아 AI 플랫폼을 활용한다. 여기에는 개발자들이 신경망을 신속하게 훈련 및 배포하도록 지원하는 완벽한 툴과 워크플로우 세트가 포함된다. 젯슨 AGX 자비에 모듈은 젯팩(JetPack)과 딥스트림(DeepSteam) 소프트웨어 개발 키트로 개발된 애플리케이션을 지원하며, 젯팩은 엔비디아의 오토노머스 머신용 SDK로 AI, 컴퓨터 비전, 멀티미디어 등에 대한 지원을 포함한다.

젯슨 AGX 자비에용 딥스트림 SDK를 사용하면 스트리밍 분석이 가능해 AI를 사물인터넷(IoT)과 스마트시티 애플리케이션에 적용할 수 있다. 또한, 개발자들은 차량과 보행자, 자전거 이용자 등 관심 대상을 탐지하고 식별할 수 있는 멀티 카메라와 멀티 센서 애플리케이션을 구축할 수 있다.

엔비디아 젯슨 AGX 자비에 제품군

이러한 SDK는 개발자 및 기업들로 하여금 시간과 비용을 절약하는 동시에, 머신에 새로운 기능을 쉽게 적용해 성능을 향상시킬 수 있도록 돕는다. 새로운 하드웨어 및 소프트웨어의 조합을 통해 이제 AI 기반 로봇, 드론, 지능형 비디오 분석 애플리케이션을 비롯한 여러 지능형 디바이스를 대규모로 배포할 수 있게 됐다.

특히 젯슨 AGX 자비에 모듈은 다양한 오토노머스 로봇 애플리케이션에 적합한 성능 수준과 가격대의 솔루션으로 구성된 젯슨 제품군에 가속화된 컴퓨팅 기능을 제공하며, 엣지 AI 애플리케이션용 젯슨 TX2 임베디드 모듈은 현재 젯슨 TX2, 젯슨 TX2i, 그리고 이번에 새롭게 합리적인 가격으로 출시된 젯슨 TX2 4GB을 포함한 세 가지 버전으로 제공된다. 젯슨 TX1 기반 제품은 동일한 가격으로 더욱 강력한 성능을 지원하는 젯슨 TX2 4GB로 이전할 수 있다.

NVIDIA Jetson AGX Xavier 개발자 키트

한편 젯슨 제품군 사용자들을 위한 엔비디아 개발자 키트도 제공된다. 기업들은 이러한 키트를 사용해 단일 소프트웨어 아키텍처로 다양한 사용사례를 위한 여러 애플리케이션을 구축 및 배포할 수 있으며, 모듈은 천 대 이상 대량 구매 시 개당 가격은 1,099달러(약 123만원)이다.

 
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