엔비디아도 AI 컴퓨팅 플랫폼 ‘엔비디아 젯슨(Jetson)’을 앞세워 엣지컴퓨팅 시장 공략에 본격적인 시동을 걸었다. 엔비디아는 엣지컴퓨팅이 통할 수 있는 대표적인 분야로 자율주행차를 꼽는다.

자율주행차가 구현되려면 차량에 부착된 각 센서들에서 나오는 데이터를 수집해 주변 지형이나 도로 상황, 차량 흐름 현황 등을 파악하고, 주행 중 일어날 수 있는 다양한 상황에 신속하게 대처해야 한다. 대규모 데이터에 대한 즉각적인 연산, 분석이 중요한 만큼 엣지컴퓨팅과 궁합이 잘 맞는다는 설명이다.

자율주행뿐만 아니라 AI 기반 소프트웨어 알고리즘은 수 백 가지 의사 결정을 초 단위로 수행한다.

특히 제조(manufacturing) 현장에선 여러 개 프로세서가 데이터 입력과 반응 처리를 동시에 진행해야 하고, 증강현실 프로그램은 고화질 그래픽과 지형 공간 데이터를 실시간으로 합성해야 한다. 이같은 애플리케이션들은 클라우드 기반 연산모델로 구동하기에는 다소 비효율적이며, 엣지 기기의 프로세싱 성능을 향상시키는 것이 효율적이라고 엔비디아는 강조했다.

엔비디아가 선보인 엣지컴퓨팅용 플랫폼인 젯슨은 모바일 임베디드 시스템에서 GPU 가속 병렬 처리를 위한 인공지능 컴퓨팅 플랫폼이다. 딥러닝 및 컴퓨터 비전을 위한 고성능, 저전력컴퓨팅을 지원해 드론, 로보틱스,스마트팩토리 및 지능형 비디오 분석 등 다양한 산업 분야에서 활용될 수 있다는 것이 회사측 설명이다.

엔비디아에 따르면 네트워크 엣지에 위치한 원격 사물인터넷(IoT) 장치에서는 네트워크 적용 범위 (network coverage), 지연율(latency) 및 대역폭(bandwidth)이 저하되는 현상이 발생한다.

보통 IoT 장치가 데이터를 클라우드로 중계하는 게이트웨이 역할을 하는 것에 비해, 엣지컴퓨팅은 보안이 적용된 온보드 연산 자원에 접근하기 때문에 IoT의 가능성을 확대할 수 있다.

젯슨 임베디드 모듈은 초당 1테라플롭(TFLOPS)의 서버급 성능을 구현하며, 젯슨 TX2에서는 10와트 내 외의 전력으로 인공지능 성능을 구현할 수 있다.

엔비디아는 로봇공학 기술을 선도하기 위한 아이작 이니셔티브도 들고 나왔다. 아이작은 시뮬레이션, 자율 내비게이션스택, 배포용 임베디드젯슨 등 인텔리전트 시스템 개발 및 구축을 위한 엔드-투-엔드 로봇기술 플랫폼이다.

<본 기사는 테크M 제60호(2018년 4월) 기사입니다>