점점 더 많은 모델의 요구사항 수준이 높아지고 슈퍼 컴퓨팅 성능이 중요해진 시점, 기업에서는 여러 개의 고해상도 센서에서 전송되는 데이터를 빠르게 처리하는 것이 AI 프레임워크의 주요 관점이에요.그리고 그 중심에는 엣지 컴퓨팅과 고성능 임베디드 AI 시스템이 자리 잡고 있어요. 오늘은 이러한 혁신의 핵심 주자인 NVIDIA Jetson(엔비디아 젯슨)에 대해서 소개해 드릴게요!
엣지 컴퓨팅을 위해 설계된 고성능 AI 컴퓨팅 보드
NVIDIA Jetson (엔비디아 젯슨)
NVIDIA Jetson은 AI와 엣지 컴퓨팅을 위해 설계된 고성능 임베디드 컴퓨팅 플랫폼이에요. Jetson 플랫폼은 NVIDIA의 GPU 아키텍처를 기반으로 하며, ARM 프로세서를 함께 사용하여 고효율적인 성능을 제공해요. 또 Jetson Nano, Jetson Xavier, Jetson AXG, Jetson Origin 등등의 시리즈 모델을 출시해 산업 분야별로 AI 프레임워크를 제공해 준답니다 :)
💡 젯슨 자비에의 가장 큰 특징은 높은 연산 성능과 에너지 효율성인데요! AI 플랫폼을 목표로 개발했기 때문에 다양한 AI 응용 프로그램을 위한 강력한 처리 능력을 제공해요. 또한, 고성능 GPU와 CPU, 메모리 등 AI 전용 하드웨어를 통합하여 실시간 데이터 처리를 지원하고 효율성을 높여줄 수 있답니다! 🫢
젯슨 모듈은 엣지 컴퓨팅 환경에서 더욱 빛을 발하게 되는데요. 기존 클라우드 중심의 컴퓨팅과 달리, 데이터 처리를 현장(엣지)에서 실시간으로 수행할 수 있어, ✔️실시간 데이터 처리, ✔️낮은 지연 시간, ✔️높은 보안성, ✔️대역폭 비용 절감과 같은 장점을 누릴 수 있어요!
빠른 데이터 처리를 통해 의사 결정을
신속하게 내릴 수 있는 엣지 컴퓨팅이란?
엣지 컴퓨팅과 엣지AI의 융합으로 더 높은 효율의 AI 인프라 구현
AI 데이터 생성량이 급격히 증가하고 있는 지금, 데이터 처리 방식에서도 혁신의 바람이 불고 있어요. 그 중심에는 바로 '엣지 컴퓨팅'이 있답니다!데이터 정보를 생성하는 디바이스와 처리 기능
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AI 산업에서 중요한 키워드로 떠오른
엣지 컴퓨팅과 NVIDIA Jetson!
NVIDIA Jetson 시리즈, 현재 AI 산업에서 왜 중요한 키워드로 떠오르고 있냐고요? 이유는 AI에서 요구하는 모든 자원을 유연하게 활용할 수 있기 때문이에요. 앞선 콘텐츠에서 살펴보았던 엣지 컴퓨팅의 주요 장점은 빠른 응답성과 보안성을 보장하는 것이에요. 젯슨 모델 또한 다양한 애플리케이션에 사용되어, AI 시스템과 머신러닝을 구축하는 효율적인 성능을 제공해요.
1) 고성능 컴퓨팅🖥️
- GPU가속: Jetson 플랫폼은 NVIDIA 최신 GPU 아키텍처를 사용하여, 병렬 처리 능력이 뛰어나고 높은 연산 성능을 제공해요. CUDA 코어와 텐서 코어 덕분에 대규모 데이터 셋을 처리하고 복잡한 딥러닝 모델의 실시간 추론을 수행할 수 있어요.
- AI 최적화: GPU는 계산 집약적인 AI 작업(비전 객체 인식, 자연어 처리 등)에 최적화되어 있어, CPU만 사용하는 시스템보다 훨씬 빠르고 효율적으로 작업을 수행할 수 있어요.
2) 저전력 소비🔌
- 효율적인 전력 관리: Jetson 플랫폼은 전력 소비를 최소화하면서도 높은 성능을 유지하도록 설계되었어요. 예를 들어 Jetson Nano는 최대 10W의 전력으로 운영될 수 있어, 임베디드 시스템과 배터리 기반 애플리케이션에 매우 유리해요.
- 열관리: 열 관리열 방출이 효율적이며, 이를 통해 NVIDIA Jetson 모듈은 여러 환경에서 안정적으로 작동할 수 있어요.
3) 신속한 개발 및 배포🧑💻
- 통합 소프트웨어 스택: NVIDIA JetPack SDK와 같은 통합 개발 환경은 개발자들이 신속하게 AI 모델을 구축하고 테스트할 수 있도록 지원해요. 다양한 라이브러리(AI, 컴퓨터 비전, 커넥티비티 등)가 포함되어 있어, 각기 다른 기능을 쉽게 추가할 수 있어요.
- 템플릿 및 샘플 코드: Jetson 개발자들은 기본 제공되는 템플릿 및 샘플 코드를 활용하여 빠르게 프로젝트를 시작할 수 있어요.
AI 소프트웨어 및 개발 환경에 최적화된
NVIDIA Jetson 엔비디아 젯슨
NVIDIA Jetson 모델은 숙련된 개발자에게 직관적인 개발 환경을 제공함으로써, 효율적인 AI 인프라 관리를 진행이 가능해요:) 특히, 자율주행, 스마트시티, 로봇 공학 등의 영역에서 뛰어난 성능을 발휘하며, 많은 기업들이 인공지능(AI)와 딥러닝의 이점을 애플리케이션에서 제공하고 있어요! (예시: 실시간 객체인식, 복잡한 주행 환경분석, 즉각적인 의사결정 지원)
젯슨 모듈을 활용하면 산업의 파이프라인, 장비, 유지 보수 작업의 모니터링과 검사를 통해 실시간으로 통찰력을 제공함으로써 엣지단의 이상 및 고장 예측을 감소화할 수 있는 장점이 있어요. 즉, AI 프로세스에서 더 효율적이고 안전한 프로세스 구축은 물론, 생산성과 투자 대비 수익을 개선할 수 있답니다 :) 젯슨 모듈의 주요 소프트웨어 도구는 다음과 같아요.
- NVIDIA JetPack SDK: Jetson 플랫폼에서의 소프트웨어 개발을 위한 통합 개발 패키지로 TensorRT, CUDA, cuDNN, OpenCV 및 다양한 라이브러리를 포함.
- TensorRT: 딥러닝 추론을 최적화하는 라이브러리로, 고속의 AI 모델 추론을 가능하게 함.
- DeepStream SDK: 비디오 분석 및 처리 애플리케이션을 위한 프레임워크로, 스마트 카메라와 비디오 스트리밍 처리에 최적화됨.
- Isaac SDK: 로봇 개발을 위한 도구 및 라이브러리를 제공, 로봇 시뮬레이션 및 AI 기능을 포함.
- ROS (Robot Operating System): Jetson 플랫폼에서 ROS를 지원하여 로봇 개발 및 프로토타입 제작을 용이하게 함.
AstraGo와 젯슨 플랫폼 결합의 시너지 |
AstraGo는 AI 관리에 최적화된 솔루션으로 Kubernetes 기반의 플랫폼을 통해 다양한 AI 애플리케이션을 처리하고 GPU를 관리할 수 있어요. 위에서 살펴본 NVIDIA Jetson과 결합을 통해 더욱 효율적인 AI 및 머신러닝 작업을 극대화할 수 있는데요! 구체적으로 어떤 기능을 통해 이상적인 머신러닝 워크 로드를 구축할 수 있을까요?
✔️GPU 활용 최적화: AstraGo의 GPU 분할 및 멀티 프로세서 서비스(MPS) 기능을 통해 Jetson의 GPU를 다양한 작업에 나누어 사용할 수 있어요! 단일 GPU를 여러 개의 소형 워크로드로 분할하여 AI 작업을 동시에 처리할 수 있어 작업 성능을 최대화할 수 있답니다!
✔️리소스 최적화 기술: Jetson 기반 AI 워크로드는 AstraGo 잡스케쥴러를 활용해 유휴 자원부터 자원이 작은 단위까지 자동으로 노드를 배치해 줘요. 해당 기능을 통해서 젯슨의 제한된 GPU 사용을 수용할 수 있도록 하고, 여러 사용자가 동시에 작업할 수 있도록 도와줘요.
✔️모델 학습 환경 제공: AstraGo에 내재된 모델 허브와 빌트인 이미지 기능을 통해 Jetson 장비에 사전 구성된 AI 모델과 프레임워크를 쉽게 제공받을 수 있어요. 특히 GUI 기반의 모델 학습이 가능하기 때문에, Jetson을 사용하여 간단하게 AI 모델 학습이 가능하답니다.
✔️모니터링 기술: AstraGo는 별도의 GPU, CPU, 메모리 등의 자원을 사용하여 모니터링할 수 있어, 엣지 컴퓨팅 환경에서 대응할 수 있어요. 젯슨 모듈에서 활동하는 AI 작업 상태를 파악하고, 필요에 따라 자원을 유동적으로 확장할 수 있어요!
이번 시간에는 NVIDIA Jetson 엔비디아 젯슨 플랫폼을 통해 AI 작업 환경에서 최적화된 학습-추론 성능을 구현할 수 있음을 알 수 있었는데요. 최근 AI와 머신러닝 워크 로드에서 가장 중요한 GPU를 최적할 수 있어, 여러 환경에서도 효율적인 자원 활용이 가능해져요. 씨이랩의 AstraGo 또한 개발자와 관리자를 위한 가장 효율적인 AI 워크로드를 지원하고 있어, 모델 구축에 필요한 인프라를 손쉽게 제공받을 수 있어요. 다음 콘텐츠에서는 Jetson의 모델을 비교하여, 산업 내에서 어떻게 활용할 수 있는지 조금 더 구체적으로 알아보는 시간을 가져보겠습니다 :)
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| 병렬처리 컴퓨팅 플랫폼 NVIDIA CUDA | 오픈소스 라이브러리 Open CV |
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