NVIDIA는 엣지 환경에서 소형 기반 모델과 실시간 컴퓨터 비전 워크로드를 실행하도록 설계된 업데이트된 시스템 온 모듈(SOM) 및 개발자 키트 인 Jetson Orin Nano 2를 발표 했습니다 . 이번 출시는 지속적인 클라우드 연결에 의존하지 않고 로컬 추론 기능이 필요한 임베디드 로봇, 무인 항공기 및 산업용 엣지 디바이스를 대상으로 합니다.
엔비디아의 로봇 및 엣지 AI 부문 부사장인 디푸 탈라는 “오늘날의 소형 및 중형 프론티어 모델은 작년의 대형 프론티어 모델과 동등한 정확도를 달성하여 엣지 디바이스에서 실시간 인텔리전스를 구현할 수 있게 되었습니다.”라고 말했습니다. “젯슨 오린 나노 2 컴퓨터는 수백만 명의 개발자가 이러한 혁신을 실현할 수 있도록 지원하며, 엣지에서 실시간 추론에 필요한 성능과 에너지 효율성을 제공합니다.”
효율성 향상
Jetson Orin Nano 2는 기존 Orin Nano 대비 성능이 크게 향상되어 초당 78 TOPS(조 회 연산)의 AI 컴퓨팅 성능을 제공하며, 이는 이전 모델의 처리량을 사실상 두 배로 늘린 것입니다. 이 모듈은 8코어 CPU와 8GB의 통합 메모리를 탑재하고 있으며, 공간 제약이 있는 환경에 적합한 컴팩트한 폼팩터로 설계되었습니다.
전력 효율 또한 향상되었습니다. NVIDIA에 따르면 이 모듈은 15와트 전력 모드에서 이전 세대와 동일한 성능을 제공하면서도 전력 소비량이 40% 감소했습니다. 이러한 열 및 전력 프로파일은 배터리 용량 및 탑재량 제약으로 인해 시스템 설계가 제한되는 경량 로봇, 드론 및 이동식 산업 플랫폼에 최적화되어 있습니다.
하드웨어는 실시간 영상 처리 및 추론을 기기에서 직접 실행함으로써 핵심 인식 루프에 필요한 고대역폭 무선 업링크에 대한 의존성을 없애고, 연결이 끊기거나 신호가 저하된 환경에서도 정확한 응답 시간과 지속적인 작동을 보장합니다.
에지 배포
Cognex, Doosan Bobcat, Matic은 Jetson Orin Nano 2를 최초로 도입하고 활용하는 기업 중 하나이며, Wing은 드론 분야에서 이 기술을 활용할 준비를 하고 있습니다. Jetson은 Amazon Robotics의 창고 자동화 파이프라인 부터 NVIDIA의 광범위한 물리적 AI 개발 에 이르기까지 더 큰 규모의 구축에도 활용되고 있습니다.
항공 물류 분야에서 알파벳의 드론 배송 자회사인 윙(Wing)은 이미 제트슨 오린 나노 슈퍼(Jetson Orin Nano Super)를 배송 드론에 탑재하고 있으며, 온보드 인식 기능을 위해 오린 나노 2(Orin Nano 2)를 평가할 계획입니다. 윙의 인식 부문 책임자인 디누카 아베이와르데나(Dinuka Abeywardena)는 "드론 배송은 현실 세계를 빠르고 안정적으로 이해할 수 있도록 해주는 AI에 달려 있습니다."라고 말했습니다. 오린 나노 2의 향상된 컴퓨팅 밀도와 전력 효율성은 실시간 센서 처리, 장애물 회피 및 경로 설정 기능을 드론 자체에서 직접 지원하도록 설계되었습니다.
이용 가능 여부 (Availability)
NVIDIA는 Jetson Orin Nano 2가 2027년 상반기에 독립형 생산 모듈과 개발자 키트 형태로 모두 출시될 것으로 예상합니다.
아마존