NVIDIA Jetson AGX Orin 32 GB

NVIDIA Jetson AGX Orin 32 GB

NVIDIA Jetson AGX Orin 32GB: 종합 리뷰

NVIDIA Jetson AGX Orin 32GB는 AI 애플리케이션, 로봇 공학 및 고성능 컴퓨팅 작업을 위해 설계된 첨단 GPU입니다. 최첨단 아키텍처와 광범위한 기능 세트를 갖춘 이 제품은 시장에서 두각을 나타냅니다. 이 기사에서는 아키텍처, 메모리, 다양한 애플리케이션에서의 성능, 전력 소비 등 여러 가지를 깊이 있게 살펴보겠습니다.

아키텍처 및 주요 기능

아키텍처

Jetson AGX Orin은 NVIDIA의 Ampere 아키텍처를 기반으로 구축되어 있으며, 이는 이전 세대에 비해 성능과 효율성에서 상당한 도약을 나타냅니다. 이 아키텍처는 7nm 제조 공정을 사용하여 높은 트랜지스터 밀도를 가능하게 하여, 개선된 성능 대비 전력 소모를 제공합니다.

고유 기능

Orin GPU는 여러 가지 첨단 기술이 탑재되어 있습니다:

- 레이 트레이싱 (RTX): Orin은 실시간 레이 트레이싱을 지원하여 그래픽 렌더링에서 사실적인 조명, 그림자 및 반사를 가능하게 합니다.

- 딥 러닝 슈퍼 샘플링 (DLSS): 이 기능은 딥 러닝 알고리즘을 사용하여 낮은 해상도의 이미지를 업스케일하면서 프레임 속도를 향상시킵니다.

- NVIDIA의 FidelityFX: 개발자가 성능과 이미지 품질 향상을 위해 게임을 최적화할 수 있도록 돕는 시각적 향상 도구를 제공합니다.

이러한 기능은 게임 비주얼을 향상시킬 뿐만 아니라 AI 및 ML 작업에 대한 상당한 개선을 제공합니다.

메모리

메모리 종류 및 용량

Jetson AGX Orin은 32GB의 LPDDR5 메모리를 탑재하고 있으며, 이는 많은 소비자 GPU에서 발견되는 GDDR6보다 한 단계 높은 성능입니다. LPDDR5는 더 높은 대역폭과 낮은 전력 소비를 제공하여 임베디드 시스템에 적합합니다.

메모리 대역폭

Orin의 메모리 대역폭은 최대 204.8GB/s에 달합니다. 이 높은 대역폭은 딥 러닝 및 3D 모델링과 같은 메모리 집약적 애플리케이션에 매우 중요하며, 대량의 데이터 집합을 신속하게 처리할 수 있습니다.

성능에 미치는 영향

LPDDR5 메모리와 높은 대역폭의 조합은 성능에 상당한 영향을 미치며, 특히 AI 연산과 게임의 고해상도 텍스처를 처리하는 경우 더욱 그렇습니다. 이는 복잡한 작업 중 부드러운 멀티태스킹과 개선된 반응성을 가능하게 합니다.

게임 성능

실제 예시

게임 성능 측면에서 Jetson AGX Orin은 전통적인 게임을 주 타겟으로 삼고 있지는 않지만, 특정 시나리오에서 여전히 인상적인 결과를 보여줄 수 있습니다. Cyberpunk 2077Call of Duty: Warzone과 같은 인기 타이틀에서 Orin은 레이 트레이싱을 활성화한 상태에서 1080p 해상도에서 평균 FPS 30을 달성할 수 있으며, 낮은 설정에서 약 60 FPS를 기록할 수 있습니다.

해상도 지원

이 GPU는 다양한 해상도를 지원합니다:

- 1080p: 높은 프레임 속도로 우수한 성능.

- 1440p: 괜찮은 성능이지만 부드러운 게임 플레이를 위해 일부 설정 조정이 필요할 수 있습니다.

- 4K: 설정을 줄이면 4K 게임도 처리할 수 있지만, 요구 사항이 높은 타이틀에서는 최대 설정에 최적화되어 있지 않습니다.

레이 트레이싱의 영향

레이 트레이싱은 성능에 상당한 영향을 미칩니다. 레이 트레이싱이 활성화되면 플레이어는 타이틀과 설정에 따라 전통적인 라스터화 기술에 비해 프레임 속도가 20-30% 감소하는 것을 알아차릴 수 있습니다.

전문 작업

비디오 편집

비디오 편집 작업에서 Jetson AGX Orin은 CUDA 아키텍처 덕분에 Adobe Premiere Pro 및 DaVinci Resolve와 같은 애플리케이션에서 하드웨어 가속을 가능합니다. 사용자는 더 빠른 렌더링 시간과 고해상도 영상의 부드러운 재생을 기대할 수 있습니다.

3D 모델링

Autodesk Maya 및 Blender와 같은 3D 모델링 소프트웨어에서 Orin의 강력한 GPU는 복잡한 장면과 시뮬레이션을 수월하게 처리할 수 있습니다. 높은 메모리 대역폭은 대형 텍스처와 모델을 지원하여 더 효율적인 작업 흐름을 촉진합니다.

과학적 계산

CUDA 또는 OpenCL을 활용하는 과학적 애플리케이션에 대해 Orin은 병렬 처리에 적합한 플랫폼을 제공하여 물리학, 화학 및 데이터 분석 분야에서의 시뮬레이션 및 계산에 적합합니다.

전력 소비 및 열 관리

열 설계 전력 (TDP)

Jetson AGX Orin의 TDP는 약 60와트로, 성능에 비해 상대적으로 전력 효율적입니다. 이는 전력 소비가 중요한 요소인 임베디드 시스템에서 사용될 수 있습니다.

냉각 권장 사항

최적의 성능을 유지하기 위해 적절한 냉각 솔루션이 필수적입니다. 잘 통풍된 케이스와 전용 냉각 시스템을 사용하는 것이 특히 집중적인 계산 작업 중 온도를 유지하는 데 도움이 됩니다.

경쟁 제품과 비교

AMD 및 NVIDIA 대안

현재 시장에서 Jetson AGX Orin은 NVIDIA와 AMD의 여러 모델과 경쟁하고 있습니다. 예를 들어:

- NVIDIA A100: 데이터 센터와 AI 작업을 위한 설계로, 더 높은 성능을 제공하지만 가격이 상당히 높습니다.

- AMD Radeon Pro VII: 전문 분야에서 강력한 경쟁자로, 우수한 메모리 대역폭을 갖추고 있지만 DLSS 및 레이 트레이싱과 같은 일부 고급 기능이 부족합니다.

Orin이 일부 워크스테이션 GPU의 원초적인 성능에 미치지는 못하지만, 기능과 효율성의 조합은 AI 및 임베디드 애플리케이션에 매력적인 선택이 됩니다.

실용적인 조언

전원 공급 장치 권장 사항

최적의 성능을 위해 GPU의 전력 요구 사항을 충분히 처리할 수 있는 전원 공급 장치(PSU)를 사용하는 것이 좋습니다. 80 Plus Gold 또는 Platinum 인증을 받은 적어도 600와트 용량의 PSU를 추천하여 안정적인 작동을 보장합니다.

플랫폼 호환성

Jetson AGX Orin은 Jetson 생태계와 원활하게 작동하도록 설계되었습니다. 다양한 개발 도구 및 플랫폼과 호환되어 AI 및 로봇 공학 프로젝트에 참여하는 개발자들에게 매력적인 옵션입니다.

드라이버 유의 사항

NVIDIA는 Orin에 대해 강력한 드라이버 지원을 제공하지만, 사용자는 항상 성능 향상 및 버그 수정의 혜택을 누릴 수 있도록 최신 드라이버를 사용하는 것이 좋습니다.

장점과 단점

장점

- AI 및 딥 러닝 작업을 위한 높은 성능 능력.

- 32GB의 LPDDR5를 갖춘 우수한 메모리 대역폭.

- 레이 트레이싱 및 DLSS와 같은 고급 기능 지원.

- 합리적인 TDP를 갖춘 전력 효율적인 설계.

단점

- 전통적인 게임을 위한 설계가 아니며, 4K의 높은 요구 에디 제목에서 어려움을 겪을 수 있습니다.

- 소비자급 GPU에 비해 높은 가격.

- 지속적인 성능을 위해 적절한 냉각이 필요합니다.

결론

NVIDIA Jetson AGX Orin 32GB는 AI, 로봇 공학 및 고성능 컴퓨팅 분야의 개발자와 전문가를 위해 고안된 뛰어난 GPU입니다. 고급 아키텍처, 강력한 메모리 및 최첨단 기술 지원을 통해 오늘날의 빠르게 변화하는 기술 환경에서도 여전히 관련성을 유지합니다.

딥 러닝, 과학 연구 또는 복잡한 3D 모델링에 참여하는 사람들에게 Orin은 성능과 효율성을 결합한 매력적인 선택입니다. 그러나 전통적인 게임 경험을 원하는 게이머는 고해상도 게임에 더 적합한 대안을 고려할 수 있습니다.

결국 Jetson AGX Orin은 단순한 GPU가 아니라 혁신과 개발을 위한 강력한 도구이며, 컴퓨팅의 가능성을 확장하려는 전문가들에게 현명한 투자가 될 것입니다.

기초적인

라벨 이름
NVIDIA
플랫폼
Professional
출시일
February 2023
모델명
Jetson AGX Orin 32 GB
세대
Tegra
새딩 유닛
?
가장 기본적인 처리 단위는 스트리밍 프로세서(SP)이며, 여기서 특정 명령과 작업이 실행됩니다. GPU는 병렬 컴퓨팅을 수행하며, 즉 여러 개의 SP가 동시에 작업을 처리하는 것을 의미합니다. "가장 기본적인 처리 단위는 스트리밍 프로세서(SP)이며, 여기서 특정 명령과 작업이 실행됩니다. GPU는 병렬 컴퓨팅을 수행하며, 다수의 SP가 동시에 작업을 처리합니다."
1792
스트림 프로세서 개수
?
다중 스트리밍 프로세서(SP)는 다른 자원과 함께 스트리밍 다중프로세서(SM)를 형성하며, 이는 GPU의 주요 코어로도 알려져 있습니다. 이러한 추가 자원에는 워프 스케줄러, 레지스터 및 공유 메모리와 같은 구성 요소가 포함됩니다. SM은 GPU의 핵심이라고 할 수 있으며, CPU 코어와 유사하게 레지스터와 공유 메모리는 SM 내에서는 희소한 자원으로 간주됩니다.
14
트랜지스터
Unknown
텐서 코어
?
Tensor Cores는 딥러닝을 위해 특별히 설계된 특수 처리 유닛으로, FP32 훈련과 비교하여 더 높은 훈련 및 추론 성능을 제공합니다. 이들은 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 음성 인식, 텍스트 음성 변환 및 맞춤형 추천과 같은 영역에서 빠른 계산을 가능하게 합니다. Tensor Cores의 가장 주목할 만한 응용 분야는 DLSS (Deep Learning Super Sampling)와 잡음 감소를 위한 AI Denoiser입니다.
56
텍스처 매핑 유닛
?
텍스처 매핑 유닛(TMU)은 GPU의 구성 요소로서, 이진 이미지를 회전, 스케일링 및 왜곡하여 주어진 3D 모델의 임의의 평면에 텍스처로 배치할 수 있는 기능을 제공합니다. 이 과정을 텍스처 매핑이라고 합니다.
56
L1 캐시
128 KB (per SM)
L2 캐시
256KB
버스 인터페이스
PCIe 4.0 x4
파운드리
Samsung
제조 공정 크기
8 nm
아키텍처
Ampere
TDP
40W

메모리 사양

메모리 크기
32GB
메모리 타입
LPDDR5
메모리 버스
?
메모리 버스 너비는 비디오 메모리가 한 클럭 주기 내에 전송할 수 있는 데이터의 비트 수를 의미합니다. 버스 너비가 크면 한 번에 전송되는 데이터 양이 많아지므로, 비디오 메모리의 중요한 매개 변수 중 하나입니다. 메모리 대역폭은 다음과 같이 계산됩니다: 메모리 대역폭 = 메모리 주파수 x 메모리 버스 너비 / 8. 따라서 메모리 주파수가 비슷한 경우, 메모리 버스 너비가 메모리 대역폭의 크기를 결정합니다.
256bit
메모리 클럭
1600MHz
대역폭
?
메모리 대역폭은 그래픽 칩과 비디오 메모리 간의 데이터 전송 속도를 의미합니다. 이는 초당 바이트로 측정되며, 계산하는 공식은 다음과 같습니다: 메모리 대역폭 = 작동 주파수 × 메모리 버스 너비 / 8 비트입니다.
204.8 GB/s

이론적 성능

픽셀 속도
?
픽셀 필률은 그래픽 처리 장치(GPU)가 초당 렌더링할 수 있는 픽셀 수를 나타내는 지표로, MPixels/s(백만 픽셀/초) 또는 GPixels/s(십억 픽셀/초) 단위로 측정됩니다. 그래픽 카드의 픽셀 처리 성능을 평가하는 가장 일반적으로 사용되는 측정 항목입니다.
22.32 GPixel/s
텍스처 속도
?
"Texture fill rate"은 GPU가 1초에 픽셀에 매핑할 수 있는 텍스처 맵 요소 (텍셀)의 수를 나타냅니다. "텍스처 채움 속도"는 GPU가 1초에 단일 픽셀에 매핑할 수 있는 텍스처 맵 요소 (텍셀)의 수를 의미합니다.
52.08 GTexel/s
FP16 (반 정밀도)
?
GPU 성능을 측정하는 중요한 지표 중 하나는 부동 소수점 연산 능력입니다. 반 정밀도 부동 소수점 숫자(16비트)는 낮은 정밀도가 허용되는 기계 학습과 같은 응용 프로그램에 사용됩니다. 단 정밀도 부동 소수점 숫자(32비트)는 일반적인 멀티미디어 및 그래픽 처리 작업에 사용되며, 이중 정밀도 부동 소수점 숫자(64비트)는 넓은 숫자 범위와 높은 정확도를 요구하는 과학적 계산에 필요합니다.
6.666 TFLOPS
FP64 (배 정밀도)
?
GPU 성능을 측정하는 중요한 지표 중 하나는 부동 소수점 연산 능력입니다. 반 정밀도 부동 소수점 숫자(16비트)는 낮은 정밀도가 허용되는 기계 학습과 같은 응용 프로그램에 사용됩니다. 단 정밀도 부동 소수점 숫자(32비트)는 일반적인 멀티미디어 및 그래픽 처리 작업에 사용되며, 이중 정밀도 부동 소수점 숫자(64비트)는 넓은 숫자 범위와 높은 정확도를 요구하는 과학적 계산에 필요합니다.
1.667 TFLOPS
FP32 (float)
?
GPU 성능을 측정하는 중요한 지표는 부동 소수점 컴퓨팅 기능입니다. 단정밀도 부동 소수점 숫자(32비트)는 일반적인 멀티미디어 및 그래픽 처리 작업에 사용되는 반면, 배정밀도 부동 소수점 숫자(64비트)는 넓은 숫자 범위와 높은 정확도를 요구하는 과학 컴퓨팅에 필요합니다. 반정밀도 부동 소수점 숫자(16비트)는 낮은 정밀도가 허용되는 기계 학습과 같은 응용 프로그램에 사용됩니다.
3.332 TFlops

여러 가지 잡다한

Vulkan 버전
?
Vulkan은 Khronos Group의 크로스 플랫폼 그래픽 및 컴퓨팅 API로, 높은 성능과 낮은 CPU 오버헤드를 제공합니다. 이를 통해 개발자는 GPU를 직접 제어하고, 렌더링 오버헤드를 줄이고, 멀티스레딩 및 멀티코어 프로세서를 지원할 수 있습니다.
1.3
OpenCL 버전
3.0
OpenGL
4.6
DirectX
12 Ultimate (12_2)
CUDA
8.6
렌더 출력 파이프라인
?
래스터 작업 파이프라인(ROPs)은 게임에서 조명 및 반사 계산을 처리하고 안티 앨리어싱(AA), 고해상도, 연기, 불 등과 같은 효과를 관리하는 것이 주된 역할입니다. 게임에서 안티 앨리어싱과 조명 효과가 더욱 요구되는 경우 ROPs의 성능 요구 사항이 더 높아질 수 있으며, 그렇지 않은 경우 프레임 속도가 급격히 감소할 수 있습니다.
24
쉐이더 모델
6.7

FP32 (float)

3.332 TFlops

다른 GPU와 비교

SiliconCat 등급

618
당사 웹사이트의 모든 GPU 중에서 618위를 차지했습니다
FP32 (float)
Radeon HD 7970
AMD, December 2011
3.639 TFlops
Radeon R9 380
AMD, June 2015
3.474 TFlops
Jetson AGX Orin 32 GB
NVIDIA, February 2023
3.332 TFlops
GeForce GTX 770
NVIDIA, May 2013
3.266 TFlops
FirePro W7100
AMD, August 2014
3.167 TFlops