NVIDIA 온보드 디바이스 플랫폼

2025-10-31, G25DR

1. 서론: 엣지 AI와 자율 시스템의 구현

NVIDIA는 데이터센터에서의 대규모 인공지능(AI) 모델 학습(DGX), 가상 환경에서의 물리적으로 정확한 시뮬레이션(Omniverse), 그리고 최종적으로 물리적 세계와 상호작용하는 온보드 디바이스(Jetson, DRIVE)에 이르기까지 완벽한 엔드투엔드(end-to-end) AI 개발 및 배포 파이프라인을 구축했다. 이는 NVIDIA가 단순한 반도체 제조사를 넘어, AI 시대를 정의하는 플랫폼 기업으로서의 정체성을 확립했음을 명확히 보여준다.1 본 보고서는 NVIDIA의 온보드 디바이스 전략을 구성하는 두 개의 핵심 플랫폼을 중심으로 기술, 제품, 서비스를 심층 분석한다.

첫 번째 핵심 플랫폼은 NVIDIA Jetson으로, 로보틱스, 산업 자동화, 의료 기기, 지능형 사물인터넷(AIoT) 등 광범위한 엣지 AI 애플리케이션을 위해 설계된 고성능, 저전력 임베디드 컴퓨팅 보드 시리즈다.4 두 번째는 NVIDIA DRIVE로, 레벨 2+ 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS)부터 레벨 5 완전 자율주행 로보택시에 이르기까지 차량 내 AI 컴퓨팅을 위한 확장 가능한 개방형 플랫폼이다.2

본 보고서는 기술(Technology), 제품(Product), 서비스(Service)라는 세 가지 축을 기준으로 각 플랫폼을 심층적으로 분석한다. 마지막으로, 이들을 유기적으로 지원하는 통합 개발 생태계를 조망함으로써 NVIDIA 온보드 디바이스 전략의 전체적인 그림을 제시하고자 한다.

2. NVIDIA Jetson - 엣지 AI 및 로보틱스를 위한 컴퓨팅 플랫폼

2.1 Jetson 기술 아키텍처

2.1.1 하드웨어 아키텍처: 통합과 효율성

NVIDIA Jetson 플랫폼의 기술적 근간은 ARM 기반 CPU 코어와 NVIDIA의 강력한 GPU 아키텍처를 단일 칩에 통합한 SoC(System-on-Chip) 설계 철학에 있다.4 이 통합 아키텍처는 CPU와 GPU 간의 데이터 전송 병목 현상을 최소화하고 시스템 전체의 전력 효율을 극대화하는 핵심 요소로 작용한다. 이는 별도의 CPU와 외장 GPU를 사용하는 전통적인 x86 시스템과의 근본적인 차이점이며, 엣지 환경의 엄격한 제약 조건에 대응하기 위한 필연적인 선택이다.9

Jetson 플랫폼은 NVIDIA의 최신 GPU 아키텍처를 지속적으로 채택하며 발전해왔다. 초기 Kepler(TK1) 아키텍처를 시작으로 Maxwell(TX1, Nano), Pascal(TX2), Volta(Xavier), Ampere(Orin)를 거쳐 최신 Blackwell(Thor) 아키텍처에 이르기까지, 각 세대는 AI 연산 성능을 비약적으로 향상시켰다. 특히 Volta 아키텍처부터 도입된 텐서 코어(Tensor Core)는 혼합 정밀도 컴퓨팅을 통해 딥러닝 추론 성능을 극대화하는 전용 하드웨어 가속기로, Jetson을 단순한 임베디드 컴퓨터에서 강력한 AI 추론 머신으로 변모시켰다.4

이러한 하드웨어-소프트웨어 공동 설계(Co-design)는 NVIDIA의 핵심 경쟁력을 형성한다. NVIDIA는 단순히 ARM CPU와 자사 GPU를 물리적으로 결합하는 데 그치지 않고, CPU와 GPU가 동일한 메모리 풀을 공유하는 통합 메모리 아키텍처와 같은 하드웨어적 특성을 소프트웨어 스택(CUDA)이 최대한 활용하도록 수직적으로 최적화했다.9 이 구조는 데이터 복사로 인한 오버헤드를 제거하여 실시간 센서 데이터 처리가 필수적인 로보틱스나 자율 시스템에서 결정적인 이점을 제공한다. 개발자들은 하드웨어의 복잡성을 직접 다룰 필요 없이, 잘 정의된 JetPack SDK의 API를 통해 GPU의 모든 가속 기능에 쉽게 접근할 수 있다. 이는 개발 생산성을 극대화하는 동시에, NVIDIA 생태계에 대한 강력한 락인(lock-in) 효과를 창출하는 원동력이 된다.

또한, Jetson 플랫폼은 nvpmodel과 같은 전력 관리 도구를 통해 다양한 전력 프로파일을 제공한다.6 이를 통해 개발자는 애플리케이션의 요구사항과 시스템의 열 설계 전력(TDP)에 맞춰 CPU 및 GPU의 클럭 속도를 동적으로 조절할 수 있다. 이는 배터리로 구동되는 드론이나 로봇과 같이 전력 제약이 극심한 환경에서 장시간 작동을 보장하는 필수적인 기능이다.4

2.1.2 소프트웨어 스택: JetPack SDK

NVIDIA JetPack SDK는 Jetson 플랫폼을 위한 공식 소프트웨어 개발 키트로, 엣지 AI 애플리케이션 개발에 필요한 모든 것을 포함하는 포괄적인 제품군이다.5 JetPack의 핵심은 Jetson Linux(구 L4T, Linux for Tegra)로, Ubuntu LTS 버전을 기반으로 Jetson 하드웨어에 최적화된 커널, 부트로더, 드라이버, 펌웨어 등을 포함하는 맞춤형 운영체제다.12 최신 JetPack 7은 Ubuntu 24.04 LTS와 Linux Kernel 6.8을 기반으로 하여 최신 기능과 보안을 제공한다.12

JetPack의 진정한 가치는 CUDA-X 가속 스택에 있다. 이 스택은 Jetson의 AI 성능을 하드웨어 수준에서부터 최대한 끌어내는 핵심 요소다.

• CUDA Toolkit: GPU에서의 범용 병렬 컴퓨팅을 위한 개발 환경으로, 컴파일러, 라이브러리, 디버깅 도구를 포함한다.12

• cuDNN (CUDA Deep Neural Network): 컨볼루션, 풀링, 정규화 등 딥러닝의 기본 연산을 위한 고성능 프리미티브 라이브러리다.11

• TensorRT: 훈련된 딥러닝 모델을 최적화하여 저지연, 고성능 추론을 가능하게 하는 런타임 엔진이다.11

• 기타 라이브러리: OpenCV, VisionWorks와 같은 컴퓨터 비전 라이브러리와 GStreamer를 활용한 멀티미디어 API를 통합 제공하여, 복잡한 비전 AI 파이프라인 구축을 용이하게 한다.6

최근에는 컨테이너화(Docker) 및 오케스트레이션과 같은 클라우드 네이티브 기술 지원을 강화하여, 수많은 엣지 디바이스에 AI 애플리케이션을 대규모로 배포하고 원격으로 관리하는 작업을 간소화했다.5 이는 개발부터 배포, 그리고 지속적인 관리에 이르는 전 과정에 걸쳐 민첩성과 확장성을 제공한다.

2.2 Jetson 제품 라인업 및 사양

NVIDIA Jetson 플랫폼은 지난 10여 년간 엣지 컴퓨팅 시장의 요구에 맞춰 끊임없이 진화해왔다. 초기 모델인 Jetson TK1과 TX1/TX2는 엣지 환경에서 GPU 가속 컴퓨팅의 가능성을 제시했으며, Volta 아키텍처 기반의 Xavier 세대(AGX Xavier, Xavier NX)는 텐서 코어와 DLA(Deep Learning Accelerator)를 본격적으로 도입하며 AI 추론 성능을 한 단계 끌어올렸다.4

현재 주력 제품군인 Orin 세대는 Ampere GPU 아키텍처를 기반으로 성능을 대폭 향상시키고, 엔트리 레벨인 Orin Nano부터 최고 성능의 AGX Orin에 이르기까지 동일한 SoC 아키텍처를 공유함으로써 뛰어난 확장성을 제공한다.5 이러한 접근 방식은 개발자가 한 번 개발한 소프트웨어를 성능과 가격대가 다른 다양한 제품에 쉽게 이식할 수 있게 해준다.

Jetson의 진화 과정은 단순히 절대적인 연산 성능(TOPS)의 증가를 넘어, 폼팩터(form factor)와 소비 전력(W)이라는 물리적 제약 조건 내에서 성능을 극대화하는 방향으로 진행되었다. 예를 들어, Jetson Orin Nano는 이전 세대인 Jetson Nano와 유사한 작은 폼팩터에서 AI 성능을 최대 140배 이상 향상시켰다.5 이는 물리적 공간과 전력 공급이 제한된 로봇, 드론, 임베디드 비전 시스템 시장에서 타 경쟁 솔루션이 따라올 수 없는 ’성능 밀도’와 ’와트당 성능’이라는 핵심 가치를 창출한다.

최신 Jetson Thor 세대는 Blackwell 아키텍처를 도입하여 2,070 FP4 TFLOPS라는 압도적인 성능을 제공하며, 휴머노이드 로봇과 같은 차세대 물리적 AI(Physical AI) 시장을 정조준하고 있다.4 이는 Jetson 플랫폼이 단순 엣지 AI를 넘어, 복잡한 물리적 세계와 실시간으로 상호작용하는 고도의 자율 시스템을 위한 두뇌로 자리매김하고 있음을 보여준다.

2.2.1 현행 제품군 상세 분석

• Jetson Thor 시리즈 (T5000 등): 2,070 FP4 TFLOPS의 AI 연산 능력, Blackwell GPU, 14코어 ARM CPU, 128 GB 메모리를 탑재한 플래그십 제품이다. 휴머노이드 로봇, 첨단 의료 시스템, 실시간 다중 센서 처리가 필요한 자율 기계 등 궁극의 성능을 요구하는 애플리케이션을 위해 설계되었다.5

• Jetson AGX Orin 시리즈 (64GB/32GB/Industrial): 최대 275 TOPS의 AI 성능을 제공하며, 15W에서 60W까지 전력 소모를 조절할 수 있다. 제조, 물류, 리테일, 헬스케어 등 다중 AI 추론 파이프라인이 동시에 필요한 고성능 자율 머신에 최적화되어 있다.5

• Jetson Orin NX 시리즈 (16GB/8GB): 가장 작은 Jetson 폼팩터에서 최대 157 TOPS의 AI 성능을 제공한다. 이는 이전 세대인 Jetson Xavier NX 대비 최대 7.5배의 성능을 컴팩트한 패키지에 집약한 것이다.5

• Jetson Orin Nano 시리즈 (8GB/4GB): 최대 67 TOPS의 AI 성능을 7W에서 25W 사이의 저전력으로 구현한다. 엔트리 레벨 엣지 AI 및 로보틱스의 새로운 기준을 제시하며, 특히 249달러의 저렴한 가격으로 출시된 Orin Nano Super Developer Kit는 개발자, 학생, 메이커들의 생성형 AI 기술 접근성을 크게 높였다.4

2.2.2 개발자 키트와 양산용 모듈

NVIDIA는 두 가지 형태의 제품을 제공하여 개발부터 양산까지의 전 과정을 지원한다. **개발자 키트(Developer Kit)**는 빠른 프로토타이핑과 소프트웨어 개발을 위해 표준 캐리어 보드와 다양한 I/O 포트(USB, HDMI, 이더넷 등)를 포함하고 있다.10 반면, **양산용 모듈(Production Module)**은 System-on-Module(SOM) 형태로 제공되어, 고객이 자체 캐리어 보드를 설계하여 특정 애플리케이션에 최적화된 최종 제품을 만들 수 있도록 한다. 이를 위해 NVIDIA는 상세한 설계 가이드, 핀맵(Pinmux), 부품 목록(BOM) 등 포괄적인 기술 자료를 제공하여 개발을 지원한다.18

2.2.3 Table 1: NVIDIA Jetson 모듈 세대별/시리즈별 상세 사양 비교

이 표는 개발자와 시스템 설계자가 특정 애플리케이션의 요구사항(성능, 전력, 크기, 비용)에 가장 적합한 Jetson 모듈을 신속하게 식별하고 비교할 수 있도록 돕는다. 각 세대와 시리즈 간의 성능 향상 추이와 아키텍처 변화를 한눈에 파악할 수 있어 전략적인 제품 선택에 필수적인 정보를 제공한다.

주: TOPS는 Trillion Operations Per Second, TFLOPS는 Tera Floating-point Operations Per Second를 의미한다. 성능 수치는 모델 및 데이터 타입(INT8, FP16, FP4)에 따라 달라질 수 있다. 위 표는 대표적인 수치를 기반으로 작성되었다. 4

2.3 Jetson 서비스 및 응용 분야

NVIDIA는 Jetson이라는 하드웨어 플랫폼을 넘어, 특정 산업 분야의 문제 해결을 가속화하는 수직적 솔루션 스택을 제공하는 전략을 취하고 있다. 이는 단순히 범용 엣지 AI 컴퓨터를 판매하는 데 그치지 않고, 각 산업의 핵심 워크플로우에 깊숙이 통합되는 솔루션 제공자로 포지셔닝하려는 의도를 보여준다. 이러한 접근 방식은 고객의 개발 비용과 시간을 절감시키는 동시에, NVIDIA 생태계에 대한 의존도를 높여 강력한 경쟁 해자를 구축한다.

2.3.1 핵심 응용 프레임워크

• NVIDIA Isaac: 로보틱스 개발, 시뮬레이션, 배포를 위한 포괄적인 엔드투엔드 플랫폼이다. 물리적으로 정확한 시뮬레이션 환경을 제공하는 Isaac Sim, 로봇 운영 체제(ROS)의 성능을 가속화하는 Isaac ROS, 로봇 학습을 위한 Isaac Lab, 그리고 휴머노이드 로봇을 위한 기반 모델인 GR00T 등을 포함한다. 이를 통해 개발자는 로봇의 인식, 조작, 내비게이션 기능 개발을 획기적으로 가속화할 수 있다.5

• NVIDIA Metropolis: 지능형 영상 분석(IVA) 및 비전 AI 애플리케이션 개발을 위한 프레임워크다. 핵심 요소인 DeepStream SDK를 사용하면 다중 비디오 및 센서 스트림을 실시간으로 처리하는 고성능 파이프라인을 효율적으로 구축할 수 있다. 스마트 시티의 교통 관리, 리테일 매장의 고객 행동 분석, 공장 자동화 라인의 품질 검사 등 다양한 분야에 활용된다.20

• NVIDIA Holoscan: 실시간 센서 데이터를 AI 파이프라인으로 직접 스트리밍하여 의료 기기, 생명 과학, 산업 자동화 분야에서 초저지연 추론을 가능하게 하는 SDK다. 특히 최신 Jetson Thor의 막강한 성능과 결합하여, 수술 로봇이나 실시간 진단 장비와 같은 차세대 의료 시스템 개발을 주도하고 있다.20

2.3.2 주요 응용 사례

• 로보틱스: Galbot의 휴머노이드 로봇은 Jetson Thor를 탑재하여 이전 세대 대비 7.5배 향상된 컴퓨팅 성능을 바탕으로, 고밀도 환경에서 자율적인 픽앤플레이스(pick-and-place) 작업을 성공적으로 수행한다.26 이 외에도 자율 이동 로봇(AMR), 배송 드론, 서비스 로봇 등 다양한 형태의 로봇 두뇌로 Jetson이 활약하고 있다.6

• 스마트 시티 및 교통: AAEON과 같은 하드웨어 파트너사들은 Jetson Thor 기반 시스템을 사용하여 교통 카메라 영상을 실시간으로 분석하고 자연어 질문에 답하는 시각 AI 에이전트를 시연했다.29 NVIDIA Metropolis 파트너인 Nota는 Jetson 플랫폼을 활용하여 교차로의 교통량을 실시간으로 분석하고 교통 신호를 최적화하여 혼잡을 줄이는 솔루션을 개발했다.22

• 산업 자동화 및 제조: Jetson은 스마트 팩토리 구현의 핵심 요소로 자리 잡고 있다. 자동 광학 검사(AOI)를 통해 생산 라인의 불량을 실시간으로 검출하고, 예측 유지보수 시스템을 통해 설비 고장을 사전에 방지하며, 로봇 팔의 정밀 제어를 담당한다.6

• 의료 기기: Advantech는 Jetson Thor를 기반으로 수술 로봇, 의료 영상 분석 및 진단 시스템을 개발하고 있다. Holoscan 및 MONAI SDK와 결합하여 실시간 센서 처리, 3D 이미징 최적화, 저지연 수술 가이드 등을 가속화한다.25

3. NVIDIA DRIVE - 자율주행을 위한 AI 플랫폼

3.1 DRIVE 기술 아키텍처

3.1.1 하드웨어 아키텍처: 안전성과 확장성

NVIDIA DRIVE는 자율주행차의 두뇌 역할을 하는 중앙 집중식 AI 컴퓨팅 플랫폼으로, 안전성(Safety)과 확장성(Scalability)을 핵심 설계 원칙으로 삼는다. DRIVE AGX 플랫폼은 카메라, 레이더, 라이다 등 차량에 장착된 다수의 센서로부터 들어오는 방대한 데이터를 실시간으로 융합하고 처리하여, 주변 환경을 360도로 인식하고 안전한 주행 경로를 계획 및 실행하는 슈퍼컴퓨터다.1

NVIDIA는 단순한 칩 공급자를 넘어, 양산 가능한 자율주행차 개발을 가속화하기 위한 일종의 ’레시피’로서 DRIVE Hyperion 레퍼런스 아키텍처를 제공한다.1 이 아키텍처는 검증된 DRIVE AGX 컴퓨터, 안전 인증 운영체제, 그리고 양산 등급의 센서 제품군(카메라, 레이더, 라이다, 초음파)을 통합하여 제공한다. 자동차 제조사(OEM)나 로보택시 개발사는 이 레퍼런스 아키텍처를 기반으로 자사의 고유한 자율주행 소프트웨어를 개발하는 데 집중할 수 있다. 이는 PC 시장에서 ’Wintel’이 표준을 제시했던 것처럼, 자율주행차 시장에서 ’NVIDIA 인사이드’를 사실상의 표준(de facto standard)으로 만들려는 전략적 접근이다. 최신 Hyperion 10 플랫폼은 두 개의 DRIVE AGX Thor SoC를 탑재하고 14개의 카메라, 9개의 레이더, 1개의 라이다 등을 포함하여 레벨 4 자율주행을 위한 완벽한 기반을 제공한다.1

자동차 산업의 가장 중요한 요구사항인 **기능 안전(Functional Safety)**을 충족시키기 위해, DRIVE 플랫폼은 국제 표준인 ISO 26262 ASIL-D 등급을 만족하도록 설계되었다.1 이를 위해 핵심 연산을 위한 이중화(redundancy) 설계, 시스템 오류를 감지하고 안전한 상태로 전환하는 안전 섬(Functional Safety Island, FSI)과 같은 하드웨어 메커니즘이 내장되어 있다.1

DRIVE 플랫폼의 SoC 역시 Jetson과 마찬가지로 Maxwell(Drive PX)에서 시작하여 Pascal(PX 2), Volta/Turing(AGX Xavier), Ampere(AGX Orin), 그리고 최신 Blackwell(AGX Thor)로 진화해왔다.7 특히 DRIVE Thor는 자율주행 기능뿐만 아니라 디지털 콕핏, 인포테인먼트(IVI) 등 차량 내 분산되어 있던 여러 컴퓨팅 기능을 단일 SoC로 통합하는 중앙 집중형 아키텍처를 지향한다. 이는 차량의 전자 아키텍처를 단순화하고 비용을 절감하며, 소프트웨어 정의 자동차(Software-Defined Vehicle)로의 전환을 가속화하는 중요한 변화다.33

3.1.2 소프트웨어 스택: 엔드투엔드 파이프라인

NVIDIA DRIVE 소프트웨어 스택은 차량 내 컴퓨팅부터 데이터센터에서의 모델 훈련 및 시뮬레이션까지, 자율주행 개발의 전 과정을 아우르는 엔드투엔드 파이프라인을 구성한다.

• DRIVE OS: 안전성과 보안성이 검증된 기준 운영체제로, QNX와 같은 실시간 운영체제(RTOS)와 Type-1 하이퍼바이저를 지원한다. 이를 통해 자율주행과 같이 안전이 중요한(safety-critical) 애플리케이션과 인포테인먼트와 같은 비안전 애플리케이션을 논리적으로 분리하여 하나의 하드웨어에서 안정적으로 실행할 수 있다.7

• DriveWorks: DRIVE OS 상위에서 동작하는 미들웨어로, 센서 추상화 계층(SAL), 데이터 로거, 차량 I/O 지원 등 자율주행 소프트웨어 개발에 필수적인 공통 기능들을 모듈 형태로 제공하여 개발 복잡성을 줄여준다.8

• DRIVE AV & Chauffeur: 인식(Perception), 맵핑(Mapping), 계획(Planning) 등 자율주행의 핵심 알고리즘과 심층 신경망(DNN) 모델을 포함하는 애플리케이션 스택이다. DRIVE Chauffeur는 고속도로 및 도심 주행을 처리하는 AI 보조 주행 플랫폼으로, 완성차 업체가 자사 차량에 통합할 수 있는 형태로 제공된다.2

• DRIVE IX & Concierge: 운전자 및 탑승자 모니터링, 자연어 기반의 음성 비서, 증강현실 헤드업 디스플레이(AR HUD) 등 지능형 콕핏(Intelligent Cockpit) 경험을 제공하는 소프트웨어 스택이다.2

• 시뮬레이션 및 검증 (DRIVE Sim & Omniverse): 자율주행 기술의 핵심은 데이터와 검증이다. NVIDIA는 물리적으로 정확한 가상 환경에서 자율주행 알고리즘을 대규모로 테스트하고 검증하는 DRIVE Sim 플랫폼을 제공한다.2 이를 통해 실제 도로 주행 테스트에서 마주하기 어려운 위험하거나 희귀한 시나리오(corner cases)를 안전하게 반복 테스트할 수 있다. 차량(DRIVE AGX)에서 수집된 방대한 주행 데이터는 데이터센터(DGX)로 전송되어 AI 모델을 재훈련시키고, 시뮬레이션 플랫폼에서 검증된 후, 다시 OTA(Over-the-Air) 업데이트를 통해 차량의 AI 성능을 지속적으로 개선하는 폐쇄 루프(closed-loop)를 구축한다.1 Uber와의 파트너십에서 언급된 ‘로보택시 데이터 팩토리’ 구축 계획은 이 데이터 중심의 개발 및 개선 사이클, 즉 ’데이터 엔진’의 중요성을 명확히 보여준다.35 이 데이터 엔진은 NVIDIA 자율주행 플랫폼의 성능을 지속적으로 고도화하는 핵심 동력이며, 경쟁사가 쉽게 모방할 수 없는 강력한 자산이다.

3.2 DRIVE 제품 라인업 및 사양

NVIDIA DRIVE 플랫폼은 다양한 수준의 자율주행과 차량 아키텍처에 대응할 수 있도록 확장 가능한 제품 라인업을 갖추고 있다.

3.2.1 주요 플랫폼

• NVIDIA DRIVE AGX Thor: 2,000 FP4 TFLOPS 이상의 압도적인 성능을 제공하는 차세대 중앙 집중식 차량용 컴퓨터다. Blackwell GPU와 Arm Neoverse CPU를 기반으로 하며, 자율주행, 인포테인먼트(IVI), 디지털 클러스터 등 다양한 기능을 단일 칩으로 통합하여 시스템 복잡성과 비용을 획기적으로 개선한다. 레벨 4 및 레벨 5 완전 자율주행을 목표로 설계되었다.1

• NVIDIA DRIVE AGX Orin: 최대 254 TOPS의 AI 성능을 제공하며, 레벨 2+ ADAS부터 고도의 자율주행까지 확장 가능한 유연한 아키텍처를 갖추고 있다. 현재 Mercedes-Benz, JLR, Volvo 등 다수의 글로벌 자동차 OEM이 양산 차량에 채택하고 있는 주력 플랫폼으로, 시장에서 그 성능과 안정성을 입증받았다.1

3.2.2 레퍼런스 아키텍처

• NVIDIA DRIVE Hyperion 10: 두 개의 DRIVE AGX Thor SoC를 기반으로 하며, 14개의 고해상도 카메라, 9개의 레이더, 1개의 라이다, 12개의 초음파 센서를 포함하는 최신 레퍼런스 플랫폼이다. 자동차 제조사들이 레벨 4 자율주행 시스템을 신속하게 개발하고 양산할 수 있도록 검증된 하드웨어 및 센서 세트를 제공한다.1

3.2.3 Table 2: NVIDIA DRIVE AGX 플랫폼 성능 및 기능 비교

이 표는 자동차 OEM 및 Tier 1 공급업체가 자사의 차량 아키텍처와 목표 자율주행 레벨(L2+ ~ L5)에 맞는 최적의 컴퓨팅 플랫폼을 선택하는 데 도움을 준다. 각 플랫폼의 연산 능력, 기능 안전 등급, 지원하는 소프트웨어 스택을 명확히 비교하여 기술 전략 수립을 지원한다.

주: 위 사양은 대표적인 구성을 기준으로 하며, 특정 제품에 따라 달라질 수 있다. 1

3.3 DRIVE 서비스 및 적용 사례

NVIDIA DRIVE 플랫폼은 기술적 우위를 바탕으로 전 세계 주요 자동차 제조사 및 모빌리티 서비스 기업들과 강력한 파트너십을 구축하며 자율주행 시장의 표준으로 자리매김하고 있다.

3.3.1 핵심 적용 사례: Uber 로보택시 네트워크

가장 주목할 만한 사례는 Uber와의 협력이다. Uber는 NVIDIA DRIVE Hyperion 10 플랫폼을 기반으로 2027년부터 최대 10만 대 규모의 레벨 4 자율주행 로보택시 네트워크를 구축 및 운영할 계획이다.35 이 프로젝트는 자율주행 기술이 실험실 수준의 데모를 넘어, 실제 도시 환경에서 대규모로 안전하게 운영될 수 있음을 증명하는 중요한 이정표가 될 것이다.

이 대규모 상용 배포 계약은 NVIDIA의 기술이 양산 단계에 도달했음을 시장에 알리는 가장 강력한 신호다. 이는 단순한 기술적 우위를 넘어, 안전성, 신뢰성, 확장성 측면에서 경쟁사 대비 앞서 있음을 보여주는 실질적인 증거로 작용한다. 이 성공 사례는 다른 잠재 고객(OEM, 물류 회사 등)에게 강력한 신뢰를 주며, NVIDIA DRIVE 플랫폼을 선택하도록 유도하는 강력한 ’사회적 증거(social proof)’가 된다.37 또한 이 프로젝트는 차량 제조(Stellantis), 시스템 통합(Foxconn) 등 여러 파트너가 참여하는 거대한 생태계 협력 모델로서, NVIDIA가 자율주행 산업의 중심축 역할을 하고 있음을 보여준다.35

3.3.2 주요 자동차 OEM 파트너십

• Mercedes-Benz: 전통적인 자동차 산업의 강자인 Mercedes-Benz는 차세대 자율주행 시스템 개발을 위해 DRIVE AGX Hyperion 플랫폼을 채택했다.1

• JLR (Jaguar Land Rover): 2025년부터 생산되는 차량에 NVIDIA DRIVE AGX Orin 기반의 소프트웨어 정의 아키텍처를 도입할 예정이다.1

• Volvo Cars: 안전을 최우선으로 하는 Volvo는 플래그십 SUV인 EX90에 DRIVE AGX Orin을 탑재했으며, 향후 DRIVE Thor로의 마이그레이션을 계획하고 있다.1

• Lucid Motors: 전기차 스타트업인 Lucid는 차세대 중형 차량에 DRIVE AGX Thor를 통합하여, 업계 최초로 소비자 소유의 레벨 4 자율주행차를 제공하는 것을 목표로 하고 있다.42

• 기타 파트너: 이 외에도 Toyota, Rivian 등 다수의 글로벌 자동차 제조사들이 NVIDIA DRIVE 플랫폼을 기반으로 차세대 차량을 개발하고 있다.1

4. 통합 개발 생태계 및 지원 서비스

NVIDIA의 온보드 디바이스 전략의 성공은 단순히 뛰어난 하드웨어 성능에만 기인하지 않는다. 개발의 복잡성을 줄이고, 시장 출시 기간을 단축하며, 파트너들이 혁신을 이룰 수 있도록 지원하는 강력하고 포괄적인 개발 생태계가 그 기반을 이루고 있다.

4.1 핵심 개발 도구 및 플랫폼

• NVIDIA Isaac Sim: NVIDIA Omniverse 플랫폼을 기반으로 구축된 이 도구는 물리적으로 정확한 로보틱스 시뮬레이션 및 합성 데이터 생성을 가능하게 한다.43 이는 로보틱스와 자율주행 개발의 패러다임을 근본적으로 바꾸고 있다. 과거에는 물리적 프로토타입을 제작하고 실제 환경에서 데이터를 수집하여 테스트하는 데 막대한 시간과 비용이 소요되었다. 이제 개발자들은 Isaac Sim의 가상 환경에서 수백만 킬로미터를 주행하거나 수천 번의 로봇 팔 조작을 시뮬레이션하여 AI 모델을 훈련시키고, 극단적인 예외 상황을 안전하게 테스트할 수 있다. RTX 레이 트레이싱 기술을 통해 생성된 사실적인 센서 데이터(카메라, 라이다)는 시뮬레이션과 현실 세계 간의 격차를 줄여, 가상 환경에서 검증된 소프트웨어를 실제 하드웨어에 성공적으로 배포하는 ‘Sim-to-Real’ 워크플로우를 가능하게 한다.21

• NVIDIA TAO Toolkit: TAO(Train, Adapt, Optimize)는 전이 학습(transfer learning)을 활용한 로우코드(low-code) AI 모델 개발 프레임워크다.47 개발자는 NVIDIA NGC에서 제공하는 수백 개의 사전 훈련된 모델을 기반으로, 상대적으로 적은 양의 자체 데이터를 사용하여 특정 작업에 맞게 모델을 쉽게 파인튜닝(fine-tuning)할 수 있다. 또한, 가지치기(pruning), 양자화(quantization)와 같은 최적화 기술을 적용하여 모델의 크기를 줄이고 추론 속도를 높여, Jetson과 같은 리소스가 제한된 엣지 디바이스에 배포하기에 적합한 고성능 모델을 효율적으로 생성할 수 있다.49

• NVIDIA NGC (NVIDIA GPU Cloud): NGC는 GPU에 최적화된 AI 소프트웨어의 중앙 허브 역할을 한다.51 PyTorch, TensorFlow 등 주요 딥러닝 프레임워크의 컨테이너, 사전 훈련된 모델, 산업별 SDK, Jupyter 노트북, Helm 차트 등을 제공하여 AI 개발 환경 구축을 단순화하고 가속화한다.52 Jetson 개발자를 위해 Jetson Linux(L4T) 베이스 컨테이너와 Jetson Platform Services와 같은 클라우드 네이티브 마이크로서비스도 NGC를 통해 배포되어, 개발부터 배포까지 일관된 워크플로우를 지원한다.14

4.2 개발자 지원 및 파트너 네트워크

NVIDIA는 핵심 기술(CUDA, TensorRT, SoC 설계)은 강력하게 통제하는 ’폐쇄성’을 유지하면서도, 생태계 확장을 위해 ’개방성’을 전략적으로 활용한다. 예를 들어, Jetson과 DRIVE 플랫폼은 표준 Linux(Ubuntu)와 로봇 운영체제인 ROS를 지원하며, 파트너들이 자유롭게 캐리어 보드나 주변 장치를 개발할 수 있도록 상세한 설계 문서를 공개한다.18 TAO 툴킷은 YOLO와 같은 다양한 오픈소스 모델 아키텍처를 지원한다.48 이러한 개방성은 전 세계 수많은 개발자와 파트너사들이 NVIDIA 플랫폼에 쉽게 진입하고 기여하도록 유도하는 강력한 유인책이다. 그러나 일단 생태계에 진입한 개발자들은 GPU 가속 성능을 최대한 활용하기 위해 결국 NVIDIA의 최적화된 소프트웨어 스택(JetPack, DriveOS)과 도구에 의존하게 된다. 이처럼 개방성을 통해 생태계의 규모를 키우고, 폐쇄성을 통해 수익성과 기술 리더십을 유지하는 전략적 조합이 NVIDIA의 시장 지배력을 공고히 하는 핵심 요인이다.

4.2.1 개발자 지원 인프라

• NVIDIA SDK Manager: JetPack, DRIVE OS 등 다양한 SDK와 관련 툴체인을 호스트 PC와 타겟 디바이스(Jetson, DRIVE DevKit)에 설치하고 관리하는 통합 도구다. 그래픽 인터페이스(GUI)와 커맨드 라인(CLI) 모드를 모두 지원하며, 복잡한 개발 환경 설정을 자동화하여 개발자가 애플리케이션 개발에만 집중할 수 있도록 돕는다.8

• 문서 및 커뮤니티: NVIDIA는 상세한 기술 문서, 데이터시트, 설계 가이드, 튜토리얼을 개발자 포털을 통해 제공한다. 또한, 활발한 개발자 포럼을 운영하여 전 세계 개발자들이 지식과 경험을 공유하고 NVIDIA 엔지니어로부터 직접 기술 지원을 받을 수 있는 창구를 마련했다.19

4.2.2 NVIDIA 파트너 네트워크 (NPN)

NPN은 Jetson 및 DRIVE 플랫폼을 기반으로 솔루션을 구축하는 전 세계 파트너들의 거대한 생태계다.58 이 생태계는 하드웨어(ODM/시스템 빌더, 카메라/센서 제조사), 소프트웨어(ISV), 설계 및 개발 서비스, 유통 등 다양한 분야의 전문 기업들로 구성되어 있다.15 AAEON, Advantech, Eurotech과 같은 하드웨어 파트너는 산업용이나 국방용과 같이 특수한 환경 요구사항을 충족하는 견고한(ruggedized) 시스템이나 맞춤형 캐리어 보드를 제공한다.60 소프트웨어 파트너는 특정 AI 애플리케이션이나 실시간 운영체제(RTOS)와 같은 시스템 소프트웨어를 제공하여 고객의 최종 솔루션 개발을 돕는다.60 이 파트너 생태계는 고객이 제품을 더 빠르고 효율적으로 시장에 출시할 수 있도록 지원하는 핵심적인 역할을 수행한다.

4.2.3 교육 및 인증

NVIDIA는 **Deep Learning Institute (DLI)**를 통해 개발자, 데이터 과학자, 연구자를 대상으로 AI, 가속 컴퓨팅, 데이터 과학에 대한 실습 중심의 교육을 제공한다.63 온라인 자율 학습 과정과 강사 주도 워크숍을 통해 Jetson을 활용한 비디오 분석, 로보틱스 개발 등 특정 기술에 대한 전문성을 체계적으로 높일 수 있는 기회를 제공한다.21

5. 결론: 물리적 AI 시대를 향한 NVIDIA의 비전

NVIDIA는 Jetson과 DRIVE 플랫폼을 통해 단순히 개별 온보드 디바이스를 판매하는 것을 넘어, 데이터센터에서 엣지까지 이어지는 일관된 컴퓨팅 아키텍처와 소프트웨어 스택, 그리고 강력한 개발 도구 및 파트너 생태계를 아우르는 거대한 ’플랫폼’을 성공적으로 구축했다. 이는 물리적 세계와 실시간으로 상호작용하는 지능형 기계, 즉 ‘물리적 AI(Physical AI)’ 시대를 주도하려는 NVIDIA의 명확하고 일관된 비전을 보여준다.5

Jetson과 DRIVE의 하이엔드 라인업을 Blackwell 아키텍처 기반의 Thor SoC로 통합한 것은 매우 중요한 전략적 움직임이다. 이는 휴머노이드 로봇과 완전 자율주행차와 같이 가장 복잡하고 까다로운 물리적 AI 애플리케이션이 결국 공통된 초고성능 컴퓨팅 아키텍처를 요구한다는 깊은 통찰을 반영한다. 이 통합은 개발 리소스의 효율성을 높이고, 소프트웨어의 재사용성을 극대화하며, 로보틱스와 자율주행이라는 두 거대 시장 간의 기술적 시너지를 창출하여 NVIDIA의 기술 리더십을 더욱 공고히 할 것이다.7

결론적으로, NVIDIA의 경쟁 우위는 개별 칩의 성능이 아닌, 하드웨어, 소프트웨어, 서비스를 유기적으로 결합한 ’플랫폼의 힘’에서 나온다. Sim-to-Real 개발 워크플로우, 데이터 중심의 AI 모델 개선 루프, 그리고 광범위한 파트너 생태계는 경쟁사가 단기간에 모방하기 어려운 강력한 해자를 형성한다. 앞으로 NVIDIA는 생성형 AI 모델을 엣지 디바이스에 효과적으로 통합하고 10, 이를 통해 더욱 정교하고 뛰어난 상황 인지 능력을 갖춘 자율 시스템을 구현하는 데 집중할 것으로 전망된다. 이는 NVIDIA가 정의하는 물리적 AI 시대의 서막을 여는 결정적인 동력이 될 것이다.

6. Works cited

1. High-Performance In-Vehicle Computing for Autonomous Vehicles - NVIDIA, accessed October 31, 2025, https://www.nvidia.com/en-us/solutions/autonomous-vehicles/in-vehicle-computing/
2. NVIDIA Drive | Level 2+ Autonomous Vehicle Solution, accessed October 31, 2025, https://www.nvidia.com/content/dam/en-zz/Solutions/self-driving-cars/hardware/auto-print-drive-product-brief-r10-web.pdf
3. NVIDIA DRIVE Solutions for Autonomous Vehicles - NVIDIA Developer, accessed October 31, 2025, https://developer.nvidia.com/drive
4. Nvidia Jetson - Wikipedia, accessed October 31, 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/Nvidia_Jetson
5. Jetson Modules, Support, Ecosystem, and Lineup | NVIDIA Developer, accessed October 31, 2025, https://developer.nvidia.com/embedded/jetson-modules
6. NVIDIA Jetson : Architecture, Working, Types & Its Applications - ElProCus, accessed October 31, 2025, https://www.elprocus.com/nvidia-jetson/
7. Nvidia Drive - Wikipedia, accessed October 31, 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/Nvidia_Drive
8. Introduction | NVIDIA Docs, accessed October 31, 2025, https://developer.nvidia.com/docs/drive/drive-os/6.0.6/public/drive-os-linux-installation/common/topics/installation/introduction/introduction.html
9. x86 vs Jetson: Architecture and Software for Advanced Computing - Neousys Technology, accessed October 31, 2025, https://www.neousys-tech.com/edge-ai-computing/knowledge/x86-vs-jetson-for-advance-computing.html
10. Jetson AGX Orin for Next-Gen Robotics - NVIDIA, accessed October 31, 2025, https://www.nvidia.com/en-us/autonomous-machines/embedded-systems/jetson-orin/
11. A Comprehensive Guide to NVIDIA’s AI Stack for Deep Learning Projects - OpenCV, accessed October 31, 2025, https://opencv.org/blog/nvidia-ai-deep-learning-projects/
12. JetPack Software Stack for NVIDIA Jetson - NVIDIA Developer, accessed October 31, 2025, https://developer.nvidia.com/embedded/jetpack
13. Jetson Software Architecture — NVIDIA Jetson Linux Developer Guide, accessed October 31, 2025, https://docs.nvidia.com/jetson/archives/r38.2.1/DeveloperGuide/AR/JetsonSoftwareArchitecture.html
14. NVIDIA L4T Base - NGC Catalog, accessed October 31, 2025, https://catalog.ngc.nvidia.com/orgs/nvidia/containers/l4t-base
15. Embedded Computing Systems for Product Development - NVIDIA, accessed October 31, 2025, https://www.nvidia.com/en-us/autonomous-machines/embedded-systems/product-development/
16. Asus announces PE3000N mini PC powered by Nvidia Jetson IGX Thor T5000 with 2,070 FP4 TFLOPS AI processing power, accessed October 31, 2025, https://www.notebookcheck.net/Asus-announces-PE3000N-mini-PC-powered-by-Nvidia-Jetson-IGX-Thor-T5000-with-2-070-FP4-TFLOPS-AI-processing-power.1150254.0.html
17. Buy the Latest Jetson Products - NVIDIA Developer, accessed October 31, 2025, https://developer.nvidia.com/buy-jetson
18. Hardware Design and Development - NVIDIA Developer, accessed October 31, 2025, https://developer.nvidia.com/hardware-design-and-development
19. Jetson Download Center - NVIDIA Developer, accessed October 31, 2025, https://developer.nvidia.com/embedded/downloads
20. Jetson Software for Real-time AI and Robotics - NVIDIA Developer, accessed October 31, 2025, https://developer.nvidia.com/embedded/develop/software
21. Developer Resources for Robotics and Edge AI Applications, accessed October 31, 2025, https://developer.nvidia.com/industries/manufacturing/developer-resources-robotics-and-edge-ai-applications
22. Building Smart Cities With Help of AI Video Analytics - NVIDIA, accessed October 31, 2025, https://www.nvidia.com/en-eu/industries/smart-cities/
23. Accelerate Vision AI Model Development with NVIDIA Metropolis - YouTube, accessed October 31, 2025, https://www.youtube.com/watch?v=j3xQquRRdNU
24. Jetson Thor | Advanced AI for Physical Robotics - NVIDIA, accessed October 31, 2025, https://www.nvidia.com/en-us/autonomous-machines/embedded-systems/jetson-thor/
25. Advantech launches NVIDIA Jetson Thor-powered Edge AI solutions, accessed October 31, 2025, https://www.medicaldesignandoutsourcing.com/advantech-launches-nvidia-jetson-thor-powered-edge-ai-solutions/
26. Galbot’s Humanoid Robot Integrates Nvidia Jetson Thor with Potential for Manufacturing Use, accessed October 31, 2025, https://www.automationworld.com/factory/robotics/news/55325084/galbots-humanoid-robot-integrates-nvidia-jetson-thor-with-potential-for-manufacturing-use
27. Autonomous Machines: The Future of AI | NVIDIA, accessed October 31, 2025, https://www.nvidia.com/en-us/autonomous-machines/
28. Robotics Development Services with NVIDIA Jetson - Promwad, accessed October 31, 2025, https://promwad.com/industries/industrial/robotics-engineering/nvidia-robotics-development-services
29. AAEON to Debut NVIDIA Jetson Thor-Powered Edge AI Systems at Smart City Expo World Congress, accessed October 31, 2025, https://solutions.aaeon.com/aaeon-to-debut-nvidia-jetson-thor-powered-edge-ai-systems-at-smart-city-expo-world-congress/
30. NVIDIA Clara | AI-powered Solutions for Healthcare, accessed October 31, 2025, https://www.nvidia.com/en-us/clara/
31. Healthcare Developer Resources - NVIDIA Clara, accessed October 31, 2025, https://developer.nvidia.com/industries/healthcare
32. Typical architecture design scheme for autonomous driving based on NVIDIA chips, accessed October 31, 2025, https://en.eeworld.com.cn/news/qrs/eic640392.html
33. NVIDIA Unveils DRIVE Thor — Centralized Car Computer Unifying Cluster, Infotainment, Automated Driving, and Parking in a Single, Cost-Saving System, accessed October 31, 2025, https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-unveils-drive-thor-centralized-car-computer-unifying-cluster-infotainment-automated-driving-and-parking-in-a-single-cost-saving-system
34. Software for Self-Driving Cars - Autonomous Vehicles - NVIDIA, accessed October 31, 2025, https://www.nvidia.com/en-gb/self-driving-cars/drive-platform/software/
35. Uber Ties Up With Nvidia To Deploy 100,000 Robotaxis, accessed October 31, 2025, https://voice.lapaas.com/uber-ties-up-with-nvidia-deploy-100000-robotaxis/
36. Uber plans 100,000 self-driving cars by 2027, human drivers may soon face tough competition, accessed October 31, 2025, https://www.indiatoday.in/technology/news/story/uber-plans-100000-self-driving-cars-by-2027-human-drivers-may-soon-face-tough-competition-2810026-2025-10-29
37. NVIDIA Makes the World Robotaxi-Ready With Uber Partnership to Support Global Expansion, accessed October 31, 2025, https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-uber-robotaxi
38. comprehensive solutions for self-driving vehicles - NVIDIA, accessed October 31, 2025, https://www.nvidia.com/content/dam/en-zz/Solutions/self-driving-cars/automotive/auto-drive-product-portfolio.pdf
39. How Nvidia is helping Uber to take on Elon Musk’s Tesla and Google-owned Waymo, accessed October 31, 2025, https://timesofindia.indiatimes.com/technology/tech-news/how-nvidia-is-helping-uber-to-take-on-elon-musks-tesla-and-google-owned-waymo/articleshow/124912577.cms
40. Uber to Deploy One of the World’s Largest Networks of Autonomous Vehicles, Powered by NVIDIA AI Architecture, accessed October 31, 2025, https://investor.uber.com/news-events/news/press-release-details/2025/Uber-to-Deploy-One-of-the-Worlds-Largest-Networks-of-Autonomous-Vehicles-Powered-by-NVIDIA-AI-Architecture/default.aspx
41. NVIDIA partners with Uber to scale autonomous vehicle fleets by 2027 : r/stocks - Reddit, accessed October 31, 2025, https://www.reddit.com/r/stocks/comments/1oigjhe/nvidia_partners_with_uber_to_scale_autonomous/
42. Lucid Intends to Deliver First Level 4 Autonomous EVs for Consumers with NVIDIA, accessed October 31, 2025, https://ir.lucidmotors.com/news-releases/news-release-details/lucid-intends-deliver-first-level-4-autonomous-evs-consumers/
43. Isaac Sim - Robotics Simulation and Synthetic Data Generation - NVIDIA Developer, accessed October 31, 2025, https://developer.nvidia.com/isaac/sim
44. isaac-sim/IsaacSim: NVIDIA Isaac Sim™ is an open-source application on NVIDIA Omniverse for developing, simulating, and testing AI-driven robots in realistic virtual environments. - GitHub, accessed October 31, 2025, https://github.com/isaac-sim/IsaacSim
45. isaac-sim/IsaacLab: Unified framework for robot learning built on NVIDIA Isaac Sim - GitHub, accessed October 31, 2025, https://github.com/isaac-sim/IsaacLab
46. Introduction to Robotic Simulations in Isaac Sim - Course Detail | NVIDIA, accessed October 31, 2025, https://learn.nvidia.com/courses/course-detail?course_id=course-v1:DLI+S-OV-03+V1
47. TAO Toolkit - NVIDIA Developer, accessed October 31, 2025, https://developer.nvidia.com/tao-toolkit
48. NVIDIA TAO Toolkit. A Guide for Training and Optimizing AI… | by Tharun Kumar Korine Palli | Medium, accessed October 31, 2025, https://medium.com/@korinetharunkumarpalli/nvidia-tao-toolkit-27dfcc2b4e8a
49. Overview — Tao Toolkit - NVIDIA Docs Hub, accessed October 31, 2025, https://docs.nvidia.com/tao/tao-toolkit/text/overview.html
50. Get Started with NVIDIA TAO Toolkit - YouTube, accessed October 31, 2025, https://www.youtube.com/watch?v=kErfKDZ50To
51. GPU-optimized AI, Machine Learning, & HPC Software | NVIDIA NGC, accessed October 31, 2025, https://catalog.ngc.nvidia.com/
52. PyTorch - NGC Catalog - NVIDIA, accessed October 31, 2025, https://catalog.ngc.nvidia.com/orgs/nvidia/containers/pytorch
53. NVIDIA NGC, accessed October 31, 2025, https://www.nvidia.com/en-us/gpu-cloud/
54. Jetson Platform Services Reference Workflow & Resources - NGC Catalog - NVIDIA, accessed October 31, 2025, https://catalog.ngc.nvidia.com/orgs/nvidia/teams/jps/resources/reference-workflow-and-resources
55. Jetson Community Resources - NVIDIA Developer, accessed October 31, 2025, https://developer.nvidia.com/embedded/community/resources
56. SDK Manager - NVIDIA Developer, accessed October 31, 2025, https://developer.nvidia.com/sdk-manager
57. Contact Us - NVIDIA Developer, accessed October 31, 2025, https://developer.nvidia.com/contact
58. NVIDIA Partner Network Partner Program, accessed October 31, 2025, https://www.nvidia.com/content/dam/en-zz/Solutions/design-visualization/documents/enterprise-npn-brochure-us.pdf
59. NVIDIA Partner Network (NPN), accessed October 31, 2025, https://www.nvidia.com/en-us/about-nvidia/partners/
60. Jetson Ecosystem - NVIDIA Developer, accessed October 31, 2025, https://developer.nvidia.com/embedded/ecosystem
61. Enabling Edge AI solutions – powered by NVIDIA - Eurotech, accessed October 31, 2025, https://www.eurotech.com/partner-ecosystem/edge-ai-solutions-with-nvidia/
62. Embedded Hardware Solutions Powered by NVIDIA | Capabilities, accessed October 31, 2025, https://www.eizorugged.com/capabilities/embedded-technologies/
63. Generative AI Explained - Course Detail | NVIDIA, accessed October 31, 2025, https://learn.nvidia.com/courses/course-detail?course_id=course-v1:DLI+S-FX-07+V1
64. Solutions for the Healthcare Industry - Life Sciences - NVIDIA, accessed October 31, 2025, https://www.nvidia.com/en-us/industries/healthcare/