엔비디아 젯슨
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1. 개요
엔비디아 젯슨은 엔비디아에서 개발한 임베디드 시스템을 위한 일련의 시스템 온 모듈(SOM)과 개발 키트 제품군이다. 젯슨 제품군은 테그라 프로세서를 기반으로 하며, TK1, TX1, TX2, 자비에, 나노, 오린 등의 하드웨어 보드를 포함한다. 젯슨은 저전력, 고성능 컴퓨팅을 제공하며, 로봇 공학, 자율 주행, 인공지능 등 다양한 분야에 활용된다. 젯슨 보드는 리눅스 기반 운영체제와 엔비디아의 소프트웨어 개발 키트인 JetPack을 지원하며, QNX와 같은 다른 운영체제도 사용할 수 있다.
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엔비디아 젯슨 | |
---|---|
개요 | |
![]() | |
개발사 | 엔비디아 |
제조사 | 엔비디아 |
운영 체제 | 우분투 |
중앙 처리 장치 (CPU) | ARM |
2. 하드웨어
엔비디아 젯슨 제품군은 ARM 아키텍처 중앙 처리 장치(CPU)를 통합한 엔비디아의 테그라 프로세서(SoC)를 탑재한 저전력 시스템이다.
2. 1. TK1

2014년 4월 말, 엔비디아는 T124 변형의 테그라 K1 SoC를 포함하고 우분투 리눅스를 실행하는 엔비디아 젯슨 TK1 개발 보드를 출시했다.[1] 이후 젯슨 나노의 출시로 생산이 종료되었다.
2. 2. TX1
엔비디아 젯슨 '''TX1''' 개발 보드는 T210 모델의 테그라 X1을 탑재하고 있다.[38]2. 3. TX2
엔비디아 젯슨 TX2 보드는 GP10B 마이크로아키텍처의 테그라 X2를 탑재하고 있다.[3] 이 보드와 관련 개발 플랫폼은 2017년 3월에 소형 카메라 드론과 같이 전력 소모가 적은 시나리오에 사용하기 위한 소형 카드 디자인으로 발표되었다. 미디어에서 성능 모드 세트를 설명하는 매트릭스를 함께 제공했다.[4] 또한 산업용으로 적합하고 견고하다고 알려진 TX2i 변형도 언급되었다.[5]공개된 엔비디아 젯슨 TX2의 성능 모드는 다음과 같다.
모드 | 최대 클럭 (Denver2 + A57) | Max-P (Denver2 + A57) | Max-P (Denver2 전용) | Max-P (A57 전용) | Max-Q (A57 전용) |
---|---|---|---|---|---|
GPU 클럭 / MHz | 1302 | 1122 | 854 | ||
Denver2 클럭 / MHz | 2000 | 1400 | 2000 | 정지 | 정지 |
Cortex-A57 / MHz | 2000+ | 1400 | 정지 | 2000 | 1200 |
TDP / W | 다양함 | 15 | 15 | 15 | 7.5 |
2. 4. Xavier
엔비디아 젯슨 '''자비에(Xavier)'''는 2018년 8월 말 개발 키트 중 하나로 발표되었다.[42] 발표 당시 제품 이미지와 일부 기술 사양이 공개되었다. 특정 용도에서 이전 장치 대비 20배 가속이 예측되고 전력 효율은 10배 개선된다고 언급되었다. 엔비디아 젯슨 자비에 NX는 6코어 엔비디아 카멜 ARMv8.2를 탑재하고 있다.엔비디아 젯슨 '''AGX 자비에'''는 동일한 코어 아키텍처(Carmel Armv8.2)를 기반으로 하는 8코어 버전이다.[6]
2. 5. Nano
엔비디아 젯슨 나노는 2019년 3월 중순에 개발 시스템으로 발표되었고,[43] 2019년 6월 개발 키트의 선주문이 가능하게 되었다.[43] 저렴한 가격 덕분에 취미로 로봇을 만드는 사람들에게 적합하다는 평가를 받았다.[44][45] 최종 사양은 전력 효율을 높인, 풀 테그라 X1 시스템의 간소화 버전으로 나타났다.
공개된 엔비디아 젯슨 나노의 작동 모드는 다음과 같다.
모드 | 0 | 1 |
---|---|---|
GPU 클럭 / MHz | 921 | 640 |
Cortex-A57 / MHz | 4x 1428 | 2x 918 2x 중지 |
TDP / W | 10W | 5W |
2. 6. Orin

- 2022년 9월, 엔비디아는 젯슨 오린 나노를 발표했다.[13][14] 이 모듈은 동일한 260핀 SO-DIMM 커넥터와 69.6 mm x 45 mm 크기를 가지며 두 가지 변형으로 제공된다. 4 GB 변형은 16개의 텐서 코어가 있는 512코어 앰페어 GPU를 사용하여 20개의 스파스 또는 10개의 덴스 TOP를 제공하며, 8 GB 변형은 해당 수치를 40/20 TOP, 1024코어 GPU 및 16개의 텐서 코어로 두 배로 늘린다. 두 제품 모두 6개의 Arm Cortex-A78AE 코어를 탑재하고 있다. 4 GB 모듈은 1000개 단위 구매 시 199USD부터 시작하며, 8 GB 변형은 299USD이다.
- 2024년 12월, 엔비디아는 1.7배의 성능 향상을 주장하고 개발 키트 가격을 499USD에서 249USD로 인하한 업데이트된 오린 나노를 발표했다.[15]
2. 7. 버전별 성능 비교
엔비디아 젯슨 TX2의 성능 모드는 다음과 같다.
NVIDIA 젯슨 나노의 작동 모드는 다음과 같다.
모드 | 0 | 1 |
---|---|---|
GPU 클럭 (MHz) | 921 | 640 |
Cortex-A57 (MHz) | 4x 1428 | 2x 918 2x 중지됨 |
TDP / W | 10W | 5W |
다양한 버전의 젯슨 보드가 출시되었다. 다음은 그중 일부이다.
연도 | 버전 | 성능 | GPU | CPU | 메모리 | 전력 |
---|---|---|---|---|---|---|
2017 | 젯슨 TX2 | 1.33 TFLOPS | 256-코어 엔비디아 파스칼 아키텍처 GPU | 듀얼 코어 엔비디아 덴버 2 64비트 CPU 및 쿼드 코어 ARM Cortex-A57 MPCore 프로세서 | 8 GiB | 7.5W–15W |
2018 | 젯슨 AGX 자비에 | 32 TOPS | 64개의 텐서 코어를 갖춘 512-코어 엔비디아 볼타 아키텍처 GPU | 8-코어 NVIDIA Carmel ARMv8.2 64비트 CPU 8MB L2 + 4MB L3 | 32–64 GiB | 10W - 30W |
2019 | 젯슨 나노 | 472 GFLOPS | 128-코어 엔비디아 맥스웰 아키텍처 GPU | 쿼드 코어 ARM Cortex-A57 MPCore 프로세서 | 4 GiB | 5W–10W |
2020 | 젯슨 자비에 NX | 21 TOPS | 48개의 텐서 코어를 갖춘 384-코어 엔비디아 볼타 아키텍처 GPU | 6-코어 엔비디아 Carmel ARMv8.2 64비트 CPU 6MB L2 + 4MB L3 | 8 GiB | 10W–20W |
2023 | 젯슨 오린 나노 | 20–40 TOPS | 16개의 텐서 코어를 갖춘 512-코어 엔비디아 앰페어 아키텍처 GPU | 6-코어 ARM Cortex-A78AE v8.2 64비트 CPU 1.5MB L2 + 4MB L3 | 4–8 GiB | 7W–10W |
2023 | 젯슨 오린 NX | 70–100 TOPS | 32개의 텐서 코어를 갖춘 1024-코어 엔비디아 앰페어 아키텍처 GPU | 최대 8-코어 ARM Cortex-A78AE v8.2 64비트 CPU 2MB L2 + 4MB L3 | 8–16 GiB | 10W–25W |
2023 | 젯슨 AGX 오린 | 200-275 TOPS | 64개의 텐서 코어를 갖춘 최대 2048-코어 엔비디아 앰페어 아키텍처 GPU | 최대 12-코어 ARM Cortex-A78AE v8.2 64비트 CPU 3MB L2 + 6MB L3 | 32–64 GiB | 15W–60W |
젯슨 보드 시리즈에서는 다양한 운영체제와 소프트웨어가 동작할 수 있다.
3. 소프트웨어
3. 1. Linux
젯팩(JetPack)은 엔비디아가 자사의 젯슨 보드 시리즈에 사용할 수 있게 한 소프트웨어 개발 키트(SDK)이다. 젯팩에는 리눅스 포 테그라(L4T) 운영 체제 및 기타 도구가 포함되어 있다.[20]
RedHawk Linux는 Jetson 플랫폼에서 사용 가능한 고성능 RTOS이며, 관련 NightStar 실시간 개발 도구, CUDA/GPU의 기능 강화, 하드웨어 인 더 루프 및 맨 인 더 루프 시뮬레이션을 위한 프레임워크가 포함되어 있다.[34]
3. 2. QNX
QNX는 젯슨 플랫폼용으로 널리 알려져 있지 않지만, 특정 엔비디아 젯슨 보드 모델에 특정 QNX 패키지를 성공적으로 설치하고 실행하였다는 보고가 있다. 엔비디아의 Vibrante 리눅스 배포판을 부분적으로 기반으로 한 'qnx-V3Q-23.16.01' 패키지는 젯슨 TK1 프로 보드에서 실행되는 것으로 보고되었다.[46]
참조
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