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¿£ºñµð¾Æ, ÃʼÒÇü ¿§Áö AI ½´ÆÛÄÄÇ»ÅÍ Á¬½¼ ÀÚºñ¿¡ NX °ø°³

2019-11-07 09:46
ÆíÁýºÎ press@bodnara.co.kr

¿£ºñµð¾Æ(CEO Á¨½¼ Ȳ)°¡ ¿§Áö(edge)´ÜÀÇ ·Îº¿°ú ÀÓº£µðµå ÄÄÇ»ÆÃ µð¹ÙÀ̽º¸¦ À§ÇÑ ÃʼÒÇü AI ½´ÆÛÄÄÇ»ÅÍ Á¬½¼ ÀÚºñ¿¡ NX(Jetson Xavier NX)¸¦ ¹ßÇ¥Çß´Ù.

 

½Å¿ëÄ«µå Å©±â º¸´Ùµµ ÀÛÀº ¼ÒÇü ÆûÆÑÅÍ·Î ³ôÀº ¿¡³ÊÁö È¿À²¼ºÀ» Á¦°øÇÏ´Â Á¬½¼ ÀÚºñ¿¡ NX ¸ðµâÀº 21 TOPS(ÃÊ´ç Å×¶ó ¿¬»ê)¿¡ À̸£´Â ¼­¹ö ¼öÁØÀÇ ¼º´ÉÀ» Á¦°øÇØ ÃֽŠAI ¿öÅ©·Îµå¸¦ ½ÇÇàÇÑ´Ù. ¹Ý¸é, Àü·Â ¼Òºñ·®Àº ºÒ°ú 10¿ÍÆ® ¹Û¿¡ µÇÁö ¾Ê´Â´Ù.


Á¬½¼ ÀÚºñ¿¡ NX´Â 10W·Î ÃÖ´ë 14 TOPS ¶Ç´Â 15W·Î 21 TOPSÀÇ ¼º´ÉÀ» Á¦°øÇÏ¿© ¿©·¯ ´º·² ³×Æ®¿öÅ©¸¦ º´·Ä·Î ó¸®ÇÒ »Ó ¾Æ´Ï¶ó, 70mmx45mm Å©±âÀÇ ³ª³ë ÆûÆÑÅÍ¿¡¼­ ´Ù¾çÇÑ °íÇØ»óµµ ¼¾¼­·ÎºÎÅÍ ¼öÁýµÈ µ¥ÀÌÅ͸¦ µ¿½Ã¿¡ ó¸®ÇÑ´Ù.

¶ÇÇÑ, ÀÌ¹Ì ÀÓº£µðµå ¸Ó½ÅÀ» °³¹ßÁßÀÎ ±â¾÷µéÀ» À§ÇØ Á¬½¼ ÀÚºñ¿¡ NX´Â ¸ðµç Á¬½¼ Á¦Ç°±º°ú µ¿ÀÏÇÑ Äí´Ù-X AI(CUDA-X AI) ¼ÒÇÁÆ®¿þ¾î ¾ÆÅ°ÅØÃ³¸¦ Àû¿ëÇÏ¿© ½ÃÀåÃâ½Ã ±â°£À» ´ÜÃàÇÏ°í °³¹ß ºñ¿ëÀ» Àý°¨Çϵµ·Ï ÇÑ´Ù.

¿£ºñµð¾ÆÀÇ ´ÜÀÏ ¼ÒÇÁÆ®¿þ¾î ¾ÆÅ°ÅØÃ³ Á¢±Ù¹æ½ÄÀÇ ÀÏȯÀ¸·Î, Á¬½¼ ÀÚºñ¿¡ NX´Â ÄÄÇ»ÅÍ ºñÀü, ÄÄÇ»ÅÍ ±×·¡ÇÈ, ¸ÖƼ¹Ìµð¾î´Â ¹°·Ð º¹ÀâÇÑ AI ³×Æ®¿öÅ©¿Í µö·¯´×¿ë °¡¼Ó ¶óÀ̺귯¸® µîÀ» ½ÇÇàÇÒ ¼ö ÀÖ´Â ¿ÏÀüÇÑ AI ¼ÒÇÁÆ®¿þ¾î ½ºÅÃÀÎ ¿£ºñµð¾Æ Á¬ÆÑ(NVIDIA JetPack) SDK°¡ Áö¿øµÈ´Ù.

¿£ºñµð¾Æ´Â ÃÖ±Ù AI ÈÆ·Ã º¥Ä¡¸¶Å© Å×½ºÆ®¿¡¼­ ³ôÀº ¼º´ÉÀ» ÀÔÁõÇѵ¥ À̾î, µ¥ÀÌÅͼ¾ÅÍ¿Í ¿§Áö¿¡¼­ AI Ãß·Ð ¼º´ÉÀ» ÃøÁ¤ÇÏ´Â 5°³ º¥Ä¡¸¶Å© Å×½ºÆ® ±âÁØÀ» ¸ðµÎ ÃæÁ·Çß´Ù.

¾÷°è ÃÖÃÊÀÇ µ¶¸³ÀûÀÎ AI Ãß·Ð º¥Ä¡¸¶Å© Å×½ºÆ®ÀÎ À̹ø MLPerf Inference 0.5ÀÇ °á°ú´Â µ¥ÀÌÅͼ¾ÅÍ¿ë ¿£ºñµð¾Æ Æ©¸µ(Turing) GPU¿Í ¿§Áö ÄÄÇ»ÆÃ¿ë ¿£ºñµð¾Æ Á¬½¼ ÀÚºñ¿¡(Jetson Xavier) ½Ã½ºÅÛ¿ÂĨ(SoC)ÀÇ ¿ì¼öÇÑ ¼º´ÉÀ» ¸íÈ®È÷ º¸¿©ÁØ´Ù. Á¬½¼ ÀÚºñ¿¡ NX ¸ðµâÀº ÇØ´ç º¥Ä¡¸¶Å©¿¡ »ç¿ëµÈ ÀÚºñ¿¡ SoCÀÇ ÀúÀü·Â ¹öÀüÀÌ´Ù.

Á¬½¼ ÀÚºñ¿¡ NX´Â Á¬½¼ ³ª³ë(Jetson Nano), Á¬½¼ AGX ÀÚºñ¿¡(Jetson AGX Xavier) ½Ã¸®Áî¿Í Á¬½¼ TX2 ½Ã¸®Áî(Jetson TX2 series) µîÀÌ Æ÷ÇÔµÈ Á¬½¼ Á¦Ç°±ºÀÇ ÃֽŠÁ¦Ç°ÀÌ´Ù. Á¬½¼ ÀÚºñ¿¡ NX´Â °í¼Ó CSI¿Í PCIe¿¡¼­ Àú¼Ó I2C¿Í GPIO¿¡ À̸£´Â ´Ù¾çÇÑ IO¸¦ Á¦°øÇÑ´Ù.

¸¹Àº ÁÖº¯±â±â ¹× ¼¾¼­¿ÍÀÇ È£È¯¼ºÀº ¼ÒÇü ÆûÆÑÅÍ, °­·ÂÇÑ ¼º´É°ú ÇÔ²² ÀÓº£µðµå AI¿Í »ê¾÷¿ë IoT ½Ã½ºÅÛ¿¡ »õ·Î¿î ´É·ÂÀ» Á¦°øÇÒ °ÍÀ¸·Î ±â´ëµÈ´Ù.

ÇÑÆí, Á¬½¼ ÀÚºñ¿¡ NX´Â Á¬½¼ ³ª³ë¿Í »óÈ£ ÇÉ È£È¯ÀÌ °¡´ÉÇØ Çϵå¿þ¾î ¼³°è¸¦ °øÀ¯Çϰí, Á¬½¼ ³ª³ëÀÇ Ä³¸®¾î º¸µå¿Í ½Ã½ºÅÛÀ» Á¬½¼ ÀÚºñ¿¡ NX·Î ¾÷±×·¹À̵åÇÒ ¼ö ÀÖ´Ù. ÀÌ ¿Ü¿¡µµ, ÅÙ¼­Ç÷οì(TensorFlow), ÆÄÀÌÅäÄ¡(PyTorch), MxNet, Ä«Æä(Caffe) µî ¸ðµç ÁÖ¿ä AI ÇÁ·¹ÀÓ¿öÅ©¸¦ Áö¿øÇÑ´Ù.

Á¬½¼ ÀÚºñ¿¡ NX´Â ´ë·®»ý»ê ¿§Áö ½Ã½ºÅÛÀ» °³¹ßÇϰíÀÚ ÇÏ´Â ±â¾÷µéÀ» À§ÇØ ¿£ºñµð¾ÆÀÇ À¯Åëä³ÎÀ» ÅëÇØ 2020³â 3¿ùºÎÅÍ ÆÇ¸ÅµÈ´Ù. °³¹ßÀÚµéÀº Á¬½¼ ÀÚºñ¿¡ NX¸¦ º»¶á ¼ÒÇÁÆ®¿þ¾î ÆÐÄ¡°¡ Æ÷ÇÔµÈ Á¬½¼ AGX ÀÚºñ¿¡ °³¹ßÀÚ Å°Æ®¸¦ ÀÌ¿ëÇØ ¾ÖÇø®ÄÉÀÌ¼Ç °³¹ßÀ» ½ÃÀÛÇÒ ¼ö ÀÖ´Ù.

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º¸µå³ª¶ó ¸¹ÀÌ º» ±â»ç

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