젯슨나노 시작하기 (Jetson Nano)

저는 마이크로칩사의 PIC, ATMEGA128 등 단순 MCU들을 주로 다루어 왔습니다.

하지만 최근에 인공지능(AI)의 역할이 증가하면서 저의 호기심을 불러이르켰습니다.

 

몇 년 전 라즈베리파이(Raspberry PI)의 등장으로 최근에는 젯슨, 라테판다, 오디세이 등 인공지능 개발을 위한 목적의

보드들이 지속적으로 개발되고 있습니다.

 

기존에 제가 사용해 왔던 MCU(PIC, ATMEGA 등)들은 일반적으로 간단한 제어 및 임베디드 시스템용으로 사용되는

마이크로컨트롤러입니다.

따라서 PIC는 고성능 및 고급 인공지능 작업에는 부적합하다고 말할 수 있습니다.

다양한 형태의 PIC Family

제가 인공지능 개발을 고려하게 된 계기도 마찬가지입니다. 

최근에는 너무나도 다양한 고스펙의 센서들이 출시되고 있습니다. 예를 들면 LIDAR(2D, 3D), Depth Camera 등이 있습니다.

하지만 고스펙의 센서들이 주는 정보들을 PIC 혹은 ATMEGA 만으로 처리하기에는 어려움이 있다는 것이죠.

 

PIC, ATMEGA와 젯슨나노, 혹은 라테판다의 성격은 완전히 다른 녀석입니다.

젯슨나노와 라테판다가 인공지능을 처리할 수 있다고 해서 무조건적으로 기존의 MCU들보다 좋다라고 말하는 것은 잘못되었다고 생각합니다. 

각자의 역할을 수행하는 분야가 완전히 다르다는 것이죠.

 

PIC를 이용하여 인공지능을 처리할 수 있나요?라는 질문에는 이렇게 답하고 싶습니다.

간단한 인공지능 알고리즘을 구현하려는 경우에는 사용가능하지 않을까요! 

하지만 일반적으로  Jetson Nano와 같은 고성능 보드에 비해서는 제한된 용량과 연산 능력을 가지고 있기에 알고리즘을 최적화해야 할 것입니다. 

즉 개발자의 실력에 따라 가능할 수도 있고 아닐 수도 있겠죠.

 

Jetson Nano는 NVDIA가 개발한 소형 컴퓨터 보드입니다. 

주로 인공지능 (AI) 및 기계학습 작업에 사용되며 이 보드는 AI 모델을 구축하고 실행하기 위한 컴퓨팅 능력을 제공합니다.

https://developer.nvidia.com/embedded/learn/get-started-jetson-nano-devkit

Get Started With Jetson Nano Developer Kit

 

주요 기능은 아래와 같습니다.

 

AI 추론 : Jetson Nano는 신경망을 실행하고 추론하는 데 사용.

이미지분류, 객체 감지, 음성인식등과 같은 다양한 AI 응용 프로그램에 이상적.

 

기계학습 : 기계학습 알고리즘을 신행하고 개발할 때 사용가능. 이를 통해 데이터를 분석, 패턴을 학습하여

예측 모델 생성가능.

 

로봇 및 임베디드 시스템 : 젯슨나노는 저전력 플랫폼. 따라서 로봇 및 임베디드 시스템에 적합.

위의 시스템을 통해 환경인식, 자율주행 및 자동화 작업과 같은 분야에 사용 가능.

 

위의 내용 이외에도 젯슨 나노는 다양한 분야에서 사용될 수 있습니다.

 

제가 기존에 만든 거미로봇이 있습니다.

새로운 형태의 AI 거미로봇을 제작하고자 젯슨나노를 공부하게 되었습니다.

앞으로 젯슨나노 사용방법 혹은 제가 공부하며 알게 된 정보들을 이 블로그에 포스팅하고자 합니다.

다음 포스팅에서는 초기 설정 방법에 대해 포스팅하도록 하겠습니다.