[IT동아 강형석 기자]

"젯슨 자비에 NX는 쿠다(CUDA)와 인공지능 추론(Tensor) 기능을 바탕으로 뛰어난 성능을 갖췄습니다. 무엇보다 개발자 입장에서 파이썬 명령어로 쉽게 개발 가능한 점이 매력적이었습니다. 드론이나 로봇 등에 바로 적용 가능합니다. 연산 속도도 엄청나구요. 감히 현존하는 임베디드 기기 중에서 최고가 아닐까 생각됩니다."

엔비디아 젯슨 자비에(Jetson Xavier) NX 개발자 키트를 먼저 경험한 현제훈 피엠이엑스(PMEX) 대표는 이 기기를 긍정적으로 평가하면서 이 같이 말했다. 인공지능과 빅데이터를 다루는 그의 입장에서 본 젯슨 자비에 NX는 매력적인 기기 중 하나라 해도 과언이 아니다.

엔비디아는 지난 5월 14일, 그래픽 프로세서 기술에 대해 논하는 자리인 GTC 2020에서 젯슨 자비에 NX 개발자 키트에 대해 언급했다. 이 기기는 손바닥보다 작지만 초당 21조 회에 달하는 인공지능 연산 성능을 제공한다. 그럼에도 전력 소모는 15W 수준이다. 10W로 전력 소모를 줄이는 것도 가능한데, 그럼에도 초당 14조 회에 달하는 인공지능 연산이 가능하다.

중요한 것은 이 기기가 실제 환경에서 어떻게 적용되고, 어느 수준의 성능을 보여줄 지다. 이에 인공지능 플랫폼 스타트업인 PMEX의 현제훈 대표를 만나 이야기를 들어봤다.

PMEX는 인공지능 플랫폼인 엣지미(edgeme)를 활용해 이·미용 시장을 개척 중이다. 이미지 압축 및 분석 기술을 적용, 얼굴형에 맞는 헤어 스타일링과 전문 매장을 제안한다. 이 플랫폼은 액세서리, 화장품, 화장법에 대한 제안 서비스로 확대할 수도 있다.

이 중 엣지미 아카데미는 사용자가 검색한 헤어 스타일링에 맞춰 시술 및 교육 영상을 제공하는 비실시간 교육·학습플랫폼이다. 유명 헤어 디자이너의 시술 영상과 헤어 디자이너 교육 강사의 시술 영상을 제공하고, 수강생은 원하는 헤어 스타일에 대한 이미지를 입력하면 인공지능이 관련 동영상을 찾아준다.

학습자가 검색어를 입력하는 것 외에도 학습을 원하는 헤어 스타일링에 대한 이미지를 올리면 인공지능이 해당 이미지를 분석해 최적의 강좌를 검색해 준다. 학습자는 동영상 강의를 시청하면서 시술 시 주의사항과 관련 미용 도구에 대한 정보까지 제공 받을 수 있다. 사용자도 헤어 스타일링 관련 영상을 등록할 수 있다.

그렇다면 PMEX의 엣지미 플랫폼과 호흡을 맞춘 젯슨 자비에 NX는 어떤 이득을 줬을까? 현 대표는 '객체 인식'을 꼽았다. 얼굴을 인식하고 그에 맞는 헤어 스타일을 추천하는 시스템이기 때문에 얼굴 형태와 이목구비를 최대한 빠르고 정확히 구분하는 것이 중요하다. 젯슨 자비에 NX를 도입하면서 이 부분에 대한 속도가 빨라졌다.

과거 라즈베리파이, 클라우드 컴퓨팅 서비스 등 여러 시스템을 사용해 봤지만 분석 시간이나 서비스 처리 속도 등을 비교해 보면 젯슨 자비에 NX와 비교 자체가 불가능한 수준이라는 것이 현 대표의 설명.

실제 사람을 인식하고 그 내용을 처리하는 모습을 확인해 볼 수 있었다. 시연을 위해 임시로 구현해 놓은 시스템에 현 대표가 앉으니 카메라는 즉시 현 대표의 얼굴을 인지해 사람이라는 메시지를 보낸다. 그 뒤로 기자 얼굴이 나타나니 바로 정보를 인식하는 모습을 보여줬다. 처리는 실시간으로 이뤄졌다.

현제훈 대표는 그래픽 프로세서 기반으로 이미지 처리가 이뤄지는데, 클라우드 서비스와 달리 기기 자체에서 바로 처리한 후 클라우드로 전송하는 구조이기 때문에 처리 시간을 획기적으로 줄일 수 있다고 강조한다. 기기가 직접 처리 가능한 이유는 장치 하단에 비휘발성 메모리 고속전송(NVMe) 단자에 있다. 이 자리에 고속저장장치(SSD)를 장착하면 필요한 데이터를 넣어 연산에 쓸 수 있다.

뛰어난 확장성도 주목할 부분이다. 기기에는 카메라는 기본이고 무선 네트워크와 외부 장치 등을 쉽게 연결하도록 지원한다. 개발자 입장에서는 로봇 및 드론, 자동차, 의료장비, 보안 등 다양한 분야에 맞춰 장비를 연결하고 관련 소프트웨어를 개발하면 끝이다. 말 그대로 인공지능 사물인터넷(AIoT) 기반 산업에 최적화된 형태를 보여준다는 이야기.

특히 사물 인식 관련한 분야에서는 큰 변화가 예상된다. 현 대표는 사람이나 사물이 인식되면서 데이터는 계속 누적되고 젯슨 자비에 NX의 빠른 학습 속도를 활용하면 객체 인식 정확도를 계속 높일 수 있다고 말한다.

추가로 대규모 장비를 쓰는 산업군에서는 오히려 단가를 낮출 잠재력까지 충분하다고. 예로 스마트 카메라 시장에서 관련 장비를 구매하려면 과거 엄청난 비용을 들여야 했으나, 젯슨 자비에 NX 기반으로 개발한다면 단말기 자체의 가격이 내려가므로 총소유비용(TCO)을 상대적으로 낮출 수 있다.

"젯슨 자비에 NX를 활용해 스마트 카메라를 개발하거나 로봇, 드론도 더 좋은 시스템으로 변경 가능하다는 것이 매력적입니다. 기기간 연계도 좋고 통신도 매우 빠릅니다."

아쉬운 점도 있다. 아직 초기라 그런 것일 수 있지만 기술지원에 대한 부분이다. 인공지능에 관심을 갖고 접근하는 개발자 입장에서 보면 기초가 되는 자료와 성과들이 부족하게 느껴진다고. 다양한 정보를 유·무료 형태로 제공하는 아마존웹서비스(AWS)처럼 관련 정보와 지원이 확대되기를 기대해 본다.

인공지능을 다양한 산업 분야에 적용 가능한 제품들을 내놓고 있는 엔비디아. 젯슨 자비에 NX는 그 영역을 확장하고 가속시킬 수 있는 능력을 품었다. 작은 크기에 전력 소모는 적지만 처리 능력은 뛰어나 공간, 전력 소모 등에 민감한 환경에서 최적의 장비가 될 것으로 보인다.

글 / IT동아 강형석 (redbk@itdonga.com)