엔비디아(www.nvidia.co.kr, CEO 젠슨 황)는 로봇운영체제(ROS) 개발자 컨퍼런스인 ROS 월드 2021(ROS World 2021)에서 ROS 개발자 커뮤니티에 성능인식 기술을 제공하기 위한 새로운 아이작(Isaac) ROS를 공개했다. 이는 제품 개발을 가속화하고, 성능을 향상시키며, 최첨단 컴퓨터 비전 및 AI/머신러닝 기능을 ROS 기반 로봇 애플리케이션에 통합하는 작업을 단순화하도록 지원한다.성능을 최적화하는 아이작 ROS GEM아이작 ROS GEM은 엔비디아 GPU 및 젯슨(Jetson) 라인업에 고도로
AI(인공지능)이 전 영역으로 확산되면서 공장, 농장, 정유소, 건설 현장과 같은 장소에도 도입되고 있다. 이런 공간들은 일상적인 작업은 물론 검사와 유지보수 작업이 필요하다. 하지만 안전이 담보되지 않은 까다로운 작업환경이기 때문에 로보틱스와 자동화 기술 도입이 시급하다. 엔비디아(CEO 젠슨 황)가 안전성과 신뢰성이 최우선인 까다로운 엣지 환경에서 AI 기능을 제공하는 '엔비디아 젯슨 AGX 자비에 인더스트리얼 모듈(Jetson AGX Xavier Industrial Module)'을 16일 발표했다.젯슨 AGX
엔비디아는 자사의 새로운 암페어(Ampere) 아키텍처로 인공지능(AI) 기반 자율주행차 개발 플랫폼 '드라이브 AGX(Drive AGX)'를 확장했다고 28일 밝혔다.드라이브 AGX 플랫폼으로 자동차 제조업체들은 단일 아키텍처에서 고성능 AI 시스템을 구축해 모든 자동차를 소프트웨어 정의형으로 구현할 수 있다.드라이브 AGX 플랫폼은 자비에(Xavier) 시스템온칩(SoC)과 튜링(Turing) 기반 그래픽처리장치(GPU)를 다양하게 조합, 레벨 2 이상의 자율주행에서 레벨 5의 완전 자율주행까지 확장할 수 있다.
[편집자 주] 엔비디아의 'GPU 테크놀로지 컨퍼런스(GTC)'는 GPU를 넘어 인공지능(AI)의 발전 양상을 볼 수 있는 장이라고 해도 과언이 아니다. 학습 중인 AI 알고리즘의 99%가 엔비디아의 GPU를 활용하고 있기 때문이다.올해 행사에서 엔비디아는 엣지와 데이터센터용 GPU 신규 플랫폼을 선보이는 한편 자율주행과 헬스케어, 데이터 사이언스 등에서 자사의 GPU를 어떻게 활용할 수 있는지 제시했다. EGX 엣지 AI 플랫폼AI로 데이터 처리의 중심 축이 데이터센터에서 엣지(Edge)로 내려오고 있다. 5세대(5
[편집자 주] 엔비디아의 'GPU 테크놀로지 컨퍼런스(GTC)'는 GPU를 넘어 인공지능(AI)의 발전 양상을 볼 수 있는 장이라고 해도 과언이 아니다. 학습 중인 AI 알고리즘의 99%가 엔비디아의 GPU를 활용하고 있기 때문이다.올해 행사에서 엔비디아는 엣지와 데이터센터용 GPU 신규 플랫폼을 선보이는 한편 자율주행과 헬스케어, 데이터 사이언스 등에서 자사의 GPU를 어떻게 활용할 수 있는지 제시했다. 성과 나오는 자율주행 플랫폼코로나19로 제조업이 타격을 받았음에도 미래 기술에 대한 연구개발은 현재 진행 중이다.
엔비디아가 차세대 드라이브(DRIVE) 플랫폼에 활용될 시스템온칩(SoC) '오린(Orin)'을 발표했다. Arm의 차세대 코어를 결합한 이 제품은 연산 성능을 이전 제품보다 크게 높였지만, 전력 소모량 문제는 여전히 상용화의 발목을 잡을 것으로 보인다.엔비디아는 'GTC 차이나'에서 차세대 자율주행 플랫폼의 기반이 될 '엔비디아 드라이브 AGX 오린(NVIDIA DRIVE AGX Orin)'을 공개했다고 19일 밝혔다.'오린'은 4년간의 연구개발(R&D) 끝에 탄생했다. 이
엔비디아는 1~6일(현지 시각) 미국 시카고에서 열리는 북미 최대 연례 방사선 의료기기 전시회 '북미방사선의학회(RSNA) 2019'에서 '엔비디아 클라라 연합학습(NVIDIA Clara Federated Learning, 이하 클라라 FL)'을 최초로 공개했다고 2일 밝혔다.AI의 엄청난 잠재력에도 불구하고, 의료업계는 환자들의 개인정보를 보호하는 동시에 AI 모델 학습에 필요한 방대한 양의 데이터에 접근해야 하는 문제에 직면해 있다. 엔비디아는 의료업계와 함께 해당 문제를 고민하면서 해결책을 찾고 있
엔비디아는 데이터센터와 네트워크 엣지(edge)에서 인공지능(AI) 추론 워크로드 성능을 측정하는 새로운 벤치마크 테스트에서 가장 빠른 속도를 달성했다고 7일 밝혔다.엔비디아는 지난 7월 MLPerf 벤치마크 테스트 AI 훈련 성능 부문에서 8개의 기록을 세운 바 있다.업계 최초의 독립적인 AI 추론 벤치마크 테스트인 이번 MLPerf Inference 0.5의 결과는 데이터센터용 엔비디아 튜링(Turing) 그래픽처리장치(GPU)와 엣지 컴퓨팅용 엔비디아 젯슨 자비에(Jetson Xavier) 시스템온칩(SoC)의 우수한 성능을
엔비디아는 인공지능(AI) 엣지(edge)단의 로봇과 임베디드 컴퓨팅 디바이스를 위한 세계에서 초소형 슈퍼컴퓨터 ‘젯슨 자비에 NX(Jetson Xavier NX)’를 출시했다고 7일 밝혔다. 출하는 내년 3월부터다.'젯슨 자비에 NX'은 가로, 세로 각 70㎜, 45㎜로 신용카드보다도 작은 형태(Form Factor)다. 전력 소모 15W에서 21TOPS, 10W에서 14TOPS의 성능을 제공하고 다양한 고해상도 센서로부터 수집된 데이터를 여러 신경망을 통해 병렬로 처리한다. 그래픽처리장치(GPU) 코어로는 쿠다 코
현재 자율주행 반도체 업체들은 대부분 Arm의 코어 아키텍처를 활용한다. 인텔 자회사 모빌아이의 시스템온칩(SoC) '아이큐(EyeQ)'에도, 경쟁사인 엔비디아의 자율주행 SoC '자비에(Xavier)'에도, 또다른 자일링스의 프로그래머블반도체(FPGA)에도 Arm의 코어 아키텍처가 쓰였다. 그런 Arm이 자율주행 상용화를 위한 첫 발을 내딛었다. 현재 자율주행 기술의 가장 큰 문제 중 하나인 표준 기술의 부재를 해결하기 위해 자동차 및 컴퓨팅 업계와 협력한다.Arm은 8~10일(현지 시각) 개최된