NVIDIA DRIVE AGX Orin 기술

1. 서론: 자율주행 컴퓨팅의 새로운 패러다임, NVIDIA DRIVE AGX Orin

자동차 산업은 역사상 가장 근본적인 변화의 기로에 서 있다. 기존의 분산형 아키텍처, 즉 수십에서 백여 개에 이르는 개별 전자 제어 장치(ECU)가 각각의 기능을 독립적으로 수행하던 방식은 자율주행 기술의 복잡성과 데이터 처리 요구량을 감당하기에 한계에 봉착했다. 카메라, 레이더, 라이다 등 다양한 센서로부터 실시간으로 쏟아지는 방대한 데이터를 통합적으로 인식하고, 복잡한 주행 환경 속에서 안전한 판단을 내리기 위해서는 강력한 중앙 집중형 AI 컴퓨팅 성능이 필수적이다. 또한, 차량 구매 이후에도 무선 소프트웨어 업데이트(OTA, Over-the-Air)를 통해 지속적으로 새로운 기능을 추가하고 성능을 개선하는 ‘소프트웨어 정의 자동차(Software-Defined Vehicle)’ 개념이 업계의 표준으로 자리 잡으면서, 이러한 변화를 뒷받침할 유연하고 확장 가능한 하드웨어 플랫폼의 필요성은 더욱 증대되었다.1

이러한 시대적 요구에 부응하여 NVIDIA가 선보인 DRIVE AGX Orin은 단순한 고성능 반도체 칩을 넘어선다. 이는 4년간의 연구개발 투자와 170억 개의 트랜지스터를 집적한 기술의 결정체이자, 자율주행 및 로보틱스를 위한 고도로 발전된 ’소프트웨어 정의 플랫폼’이다.2 DRIVE AGX Orin의 핵심 철학은 하드웨어와 소프트웨어의 긴밀한 통합을 통해, 자동차 제조사(OEM)가 단일 아키텍처를 기반으로 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS)인 레벨 2부터 완전 자율주행에 해당하는 레벨 5까지 아우르는 폭넓은 차량 라인업을 효율적으로 개발할 수 있도록 지원하는 데 있다.2 이러한 접근 방식은 NVIDIA가 단순한 부품 공급자를 넘어 자동차의 ‘중앙 신경망’ 제공자로 자리매김하려는 전략적 전환을 의미한다. Orin 플랫폼은 Orin SoC, DRIVE OS, 그리고 DriveWorks SDK로 구성된 통합 개발 환경을 제공함으로써 4, 자동차 제조사들이 NVIDIA의 생태계 안에서 개발을 가속화하도록 유도한다. 이는 한번 채택되면 다른 플랫폼으로 전환하기 어려운 강력한 기술적 종속성을 형성하며, NVIDIA가 미래 모빌리티 산업의 핵심 컴퓨팅 아키텍처로서 장기적인 영향력을 확보하는 기반이 된다.

본 기술 백서는 NVIDIA DRIVE AGX Orin 플랫폼이 제공하는 세 가지 핵심 가치, 즉 ▲압도적인 AI 연산 성능을 제공하는 SoC 아키텍처, ▲최고 수준의 기능 안전 및 보안 설계, ▲개방적이고 확장 가능한 소프트웨어 개발 생태계를 중심으로 심층 분석한다. 이를 통해 Orin이 어떻게 소프트웨어 정의 자동차 시대를 현실로 만들고 있는지, 그리고 미래 모빌리티의 기술적 지형을 어떻게 재편하고 있는지에 대한 포괄적인 이해를 제공하고자 한다.

2. Orin SoC 아키텍처 심층 분석

2.1 개요: 이기종 컴퓨팅의 집약체

NVIDIA DRIVE AGX Orin의 심장부에는 Orin 시스템 온 칩(SoC)이 자리 잡고 있다. Orin SoC는 자율주행이라는 특정 목적을 위해 설계된 정교한 이기종(heterogeneous) 컴퓨팅 아키텍처의 결정체다. 이는 단일 칩 위에 각기 다른 특성과 강점을 지닌 다양한 종류의 프로세싱 유닛을 통합하여, 자율주행에 필요한 다채로운 워크로드를 가장 효율적인 하드웨어에서 처리하도록 최적화한 설계 철학을 반영한다.7 예를 들어, 복잡하고 유연한 AI 모델 추론은 GPU가, 순차적인 제어 로직과 운영체제 관리는 CPU가, 정형화된 컨볼루션 연산은 DLA가, 그리고 전통적인 컴퓨터 비전 알고리즘은 PVA가 각각 전담하는 방식이다. 이러한 역할 분담은 시스템 전체의 성능과 전력 효율을 극대화하는 핵심 요소로 작용한다.9

2.2 중앙 처리 장치 (CPU): Arm Cortex-A78AE

Orin SoC의 범용 연산과 시스템 제어는 최대 12개의 Arm Cortex-A78AE v8.2 64비트 코어가 담당한다.4 이 코어들은 4개씩 묶여 3개의 클러스터를 형성하며, 최대 2.2GHz의 높은 동작 주파수로 작동하여 신속한 응답성을 보장한다.8 캐시 구조 또한 강력하다. 각 CPU 코어는 64KB의 L1 명령어 캐시와 64KB의 L1 데이터 캐시를 독립적으로 가지며, 코어당 256KB의 L2 캐시와 클러스터당 2MB의 L3 캐시를 공유하여 데이터 접근 지연 시간을 최소화한다.8

특히 주목할 점은 모델명에 붙은 ‘AE’, 즉 ’Automotive Enhanced’다. 이는 해당 CPU 코어가 자동차의 엄격한 기능 안전 요구사항을 충족하도록 특별히 설계되었음을 의미한다.7 대표적인 기능이 ’듀얼 코어 록스텝(Dual-Core Lock-Step)’으로, 두 개의 코어가 동일한 명령어를 동시에 실행하고 그 결과를 실시간으로 비교하여 하드웨어에서 발생할 수 있는 임의 오류(random fault)를 즉각적으로 감지하는 메커니즘이다.11 이처럼 하드웨어 수준에서부터 안전을 고려한 설계는 제2장에서 다룰 ISO 26262 기능 안전 표준 달성의 근간이 된다.

2.3 그래픽 처리 장치 (GPU): NVIDIA Ampere 아키텍처

Orin SoC의 AI 연산 능력의 핵심은 NVIDIA의 데이터센터 및 고성능 게이밍 그래픽 카드에서 그 성능이 입증된 Ampere 아키텍처 기반의 GPU다.4 이는 NVIDIA가 수십 년간 축적해 온 GPU 기술 리더십을 자동차 분야에 성공적으로 이식한 사례로, 최대 2048개의 CUDA 코어와 딥러닝 연산에 특화된 64개의 3세대 Tensor 코어를 집적하고 있다.8 최대 1.3GHz로 동작하는 이 GPU는 복잡하고 거대한 최신 AI 모델을 실시간으로 처리하는 데 필요한 압도적인 성능을 제공한다.8

Ampere 아키텍처의 중요한 특징 중 하나는 ‘구조적 희소성(Structured Sparsity)’ 지원이다.7 딥러닝 모델의 가중치 행렬에는 종종 불필요한 0 값들이 많이 포함되는데, 희소성 기술은 이러한 중복성을 제거하여 모델을 압축하고 연산량을 줄이는 기법이다. 이를 통해 NVIDIA는 동일한 하드웨어 자원으로 이론상 최대 2배의 처리량을 달성하고 메모리 사용량을 절감하여, 제한된 차량 내 환경에서 효율성을 극대화한다.

2.4 딥러닝 가속기 (DLA): NVDLA 2.0

GPU가 유연성과 최고 성능을 담당한다면, 딥러닝 가속기(DLA)는 전력 효율성에 초점을 맞춘 특화된 프로세서다. Orin SoC에는 2개의 NVDLA(NVIDIA Deep Learning Accelerator) 2.0 엔진이 탑재되어 있으며, 각 엔진은 INT8 희소성(Sparse) 기준으로 최대 52.5 TOPS의 연산 성능을 제공한다.8 DLA는 특히 컨볼루션 신경망(CNN)과 같이 구조가 정형화된 딥러닝 워크로드 처리에서 GPU 대비 월등한 전력 효율을 보인다.14 이는 상시 작동해야 하는 주변 감시나 객체 탐지 같은 작업을 DLA에 오프로딩하고, 더 복잡한 주행 경로 계획이나 장면 이해와 같은 고부하 작업은 GPU에 할당하는 효율적인 자원 분배를 가능하게 한다. 이러한 역할 분담은 시스템의 전체적인 발열과 전력 소모를 관리하는 데 결정적인 역할을 한다.16

2.5 기타 가속기 및 I/O

Orin SoC는 CPU, GPU, DLA 외에도 자율주행 시스템을 완성하기 위한 다양한 전용 하드웨어 블록을 포함한다.

• PVA (Programmable Vision Accelerator) v2.0: 특징점 검출, 광학 흐름(optical flow), 스테레오 깊이 추정 등 전통적인 컴퓨터 비전 알고리즘을 저전력으로 고속 처리하는 가속기다.4
• ISP (Image Signal Processor): 카메라 센서로부터 입력되는 원시(RAW) 이미지 데이터를 처리하여 노이즈 제거, 색상 보정, 화이트 밸런스 조정 등을 수행하며, 초당 1.85 기가픽셀(Gigapixels/s)을 처리할 수 있는 고성능을 자랑한다.4
• 비디오 인코더/디코더: H.265, H.264, AV1 등 최신 비디오 코덱을 하드웨어로 가속하여, 주행 데이터 기록(블랙박스)이나 시뮬레이션을 위한 데이터 재생 시 CPU의 부담을 덜어준다.4
• 메모리 및 저장장치: 최대 64GB 용량의 256비트 LPDDR5 메모리를 지원하여, 최대 204.8 GB/s라는 방대한 메모리 대역폭을 확보했다.7 이는 다수의 고해상도 카메라 센서 데이터가 시스템 병목 현상 없이 처리될 수 있도록 보장한다. 저장장치로는 64GB eMMC 5.1이 기본 내장된다.8
• 차량용 I/O: 자율주행 시스템의 눈과 귀가 되는 센서들을 연결하기 위한 풍부한 인터페이스를 제공한다. 최대 16개의 GMSL(Gigabit Multimedia Serial Link) 카메라 포트와 다수의 10Gbps 및 1Gbps 이더넷 포트를 통해 고해상도 카메라, 레이더, 라이다 등 다양한 센서들과의 고속 데이터 통신을 지원한다.4

이처럼 Orin SoC는 다양한 프로세서를 유기적으로 결합한 이기종 아키텍처를 통해 자율주행이라는 복합적인 과제를 해결하기 위한 최적의 하드웨어 기반을 제공한다.

표 1: Orin SoC 주요 기술 사양. 이 표는 DRIVE AGX Orin 개발자 키트와 Jetson AGX Orin 모듈의 사양을 종합하여 구성되었으며, 일부 항목은 구성에 따라 다를 수 있다.4

3. 기능 안전 및 사이버 보안: ISO 26262 ASIL-D를 향한 설계

자율주행 시스템에서 성능만큼, 혹은 그 이상으로 중요한 가치는 바로 ’안전’이다. 시스템의 오작동이 인명 사고로 직결될 수 있기 때문에, 자동차 산업은 세계에서 가장 엄격한 수준의 기능 안전 표준을 요구한다. NVIDIA DRIVE AGX Orin 플랫폼은 설계 초기 단계부터 이러한 요구사항을 충족시키는 것을 최우선 목표로 삼았다.

3.1 ISO 26262와 ASIL-D의 의미

ISO 26262는 차량에 탑재되는 전기/전자 시스템의 기능적 오류로 인해 발생할 수 있는 잠재적 위험을 체계적으로 관리하고 예방하기 위해 제정된 국제 표준이다. 이 표준은 ’자동차 기능 안전 무결성 수준(ASIL, Automotive Safety Integrity Level)’이라는 개념을 통해 위험도를 정량적으로 분류한다. ASIL은 특정 고장 상황의 심각도(Severity), 노출 가능성(Exposure), 운전자의 제어 가능성(Controllability)을 종합적으로 평가하여 A, B, C, D의 네 단계로 등급을 부여하며, ASIL-D는 이 중 가장 높은 수준의 안전 무결성을 요구하는 등급이다.2 이는 시스템 고장 확률을 극도로 낮춰야 함을 의미하며, 스티어링이나 브레이크와 같은 핵심적인 주행 제어 시스템에 적용된다. Orin 플랫폼은 바로 이 ASIL-D 수준을 목표로 설계되었다.

3.2 Orin 플랫폼의 다층적 안전 아키텍처

NVIDIA는 ASIL-D라는 까다로운 목표를 달성하기 위해 하드웨어, 소프트웨어, 시스템 전반에 걸쳐 다층적인 안전 아키텍처를 구축했다. 이는 잠재적인 단일 장애점(single point of failure)을 제거하고, 오류가 발생하더라도 시스템이 예측 가능하고 안전한 상태를 유지하도록 보장하기 위함이다.18

• 하드웨어 수준의 안전: Orin SoC 내부에는 다양한 안전 메커니즘이 내장되어 있다.

• 안전 섬 (Functional Safety Island, FSI): 시스템의 핵심 안전 기능을 전담하는 독립된 하드웨어 블록이다. 주 연산 장치(CPU, GPU 등)에 예측 불가능한 오류가 발생하더라도, FSI는 이를 감지하고 시스템을 안전 정지 상태(safe state)로 전환하거나 운전자에게 제어권을 넘기는 등의 비상 조치를 수행할 수 있다.5

• CPU 록스텝 (Lock-Step): 1장에서 언급한 Arm Cortex-A78AE 코어의 핵심 안전 기능으로, 두 개의 코어가 동일한 명령을 병렬 실행하고 매 클럭 사이클마다 결과를 비교한다. 만약 두 결과가 일치하지 않으면 하드웨어의 임의 오류(random fault)로 간주하고 즉시 시스템에 경고를 보낸다.11

• ECC 및 패리티 (ECC/Parity): 시스템 메모리(DRAM)와 SoC 내부의 주요 데이터 경로, 캐시 메모리 전반에 오류 정정 코드(Error-Correcting Code) 및 패리티 비트 검사 기능이 적용되어 있다. 이를 통해 우주선(cosmic ray)과 같은 외부 요인으로 인해 발생할 수 있는 데이터 비트의 손상을 실시간으로 감지하고 수정하여 데이터 무결성을 보장한다.

• 소프트웨어 및 시스템 수준의 안전: 하드웨어의 안전 기능은 신뢰할 수 있는 소프트웨어 위에서 동작할 때 비로소 완성된다.

• DRIVE OS 안전 인증: Orin 플랫폼의 운영체제인 DRIVE OS는 개발 프로세스 전반에 걸쳐 ISO 26262 표준을 준수하며, 독일의 공신력 있는 인증 기관인 TÜV SÜD로부터 ASIL-D 수준에 부합한다는 평가를 받았다.19 이는 OS 커널, 스케줄러, 드라이버 등 시스템 소프트웨어 수준에서부터 안전한 실행 환경을 제공함을 의미한다.

• 안전한 부팅 (Secure Boot): 차량 시동 시 실행되는 모든 소프트웨어의 암호화 서명을 검증하여, 악의적으로 변조되거나 인증되지 않은 코드가 실행되는 것을 원천적으로 차단한다.5

• 다양성 및 이중화 (Diversity and Redundancy): NVIDIA의 안전 철학의 핵심은 단일 기술에 의존하지 않는 것이다. 예를 들어, 서로 다른 알고리즘을 사용하는 두 개의 독립적인 인식 소프트웨어 스택을 병렬로 실행하거나, 카메라와 라이다처럼 물리적 원리가 다른 센서 데이터를 상호 보완적으로 활용하여 하나의 센서가 고장 나거나 특정 환경(예: 악천후)에서 성능이 저하되더라도 시스템 전체의 강건함(robustness)을 유지한다.18

3.3 인증 현황 및 의미

NVIDIA는 단순히 제품의 안전성을 주장하는 데 그치지 않고, 공신력 있는 제3자 기관을 통해 객관적인 평가와 인증을 획득했다.

• NVIDIA DRIVE Orin SoC는 ’ASIL-D 체계적 요구사항(systematic requirements)’을 충족하는 것으로 평가되었다. 이는 칩의 설계, 개발, 검증 과정 전반이 ASIL-D 수준의 체계적인 오류를 방지하도록 관리되었음을 의미한다.20
• 또한 Orin SoC는 ’ASIL-B 임의 하드웨어 오류 관리 요구사항(random fault management requirements)’을 충족하는 것으로 평가되었다. 이는 하드웨어 자체의 물리적 고장에 대한 대응 능력을 의미한다.20
• Orin SoC를 탑재한 DRIVE AGX Orin 보드와 이를 통합한 전체 플랫폼 역시 ASIL-D 요구사항을 충족하는 것으로 평가받았다.20
• 더 나아가, 제품뿐만 아니라 NVIDIA의 핵심 하드웨어 및 소프트웨어 개발 프로세스 자체가 ISO 26262 ASIL-D 인증을 획득했다.20

이러한 인증 절차는 기술적으로 복잡하고 막대한 시간과 비용이 소요되는 과정이다. 하지만 이는 NVIDIA에게 강력한 경쟁 우위를 제공한다. 자동차 OEM들은 안전에 대해 극도로 보수적이며, 검증되지 않은 기술을 도입하는 데 큰 위험을 느낀다. NVIDIA가 이처럼 포괄적인 인증을 미리 획득함으로써, OEM들은 NVIDIA 플랫폼을 채택하는 데 따르는 기술적, 규제적 위험을 크게 줄일 수 있다. 즉, OEM은 NVIDIA가 제공하는 안전 인증 기반 위에 자사의 애플리케이션 소프트웨어를 개발하는 데 집중할 수 있게 되어, 전체 차량 개발 및 인증 기간을 단축하고 시장 출시를 앞당길 수 있다. 결국, ISO 26262 인증은 단순한 기술 규격 준수를 넘어, 경쟁사들의 진입을 어렵게 만드는 견고한 ’기술적 해자(moat)’이자, 보수적인 자동차 시장의 문을 여는 ’신뢰의 열쇠’로 작용하는 것이다.

3.4 사이버 보안 (ISO/SAE 21434)

소프트웨어 정의 자동차는 외부 네트워크와 연결이 필수적이므로, 해킹과 같은 사이버 위협으로부터 시스템을 보호하는 것이 기능 안전만큼이나 중요하다. Orin 플랫폼은 차량의 설계부터 폐차에 이르는 전체 생명주기에 걸쳐 사이버 보안 위험 관리를 다루는 국제 표준인 ISO/SAE 21434를 준수하도록 설계되었다.18 이를 위해 하드웨어 보안 모듈(HSM), 암호화 가속기, 안전한 통신 프로토콜 등을 지원하여 외부의 악의적인 공격으로부터 차량의 핵심 기능을 안전하게 보호한다.

4. 소프트웨어 스택 아키텍처: DRIVE OS와 DriveWorks SDK

NVIDIA DRIVE AGX Orin의 강력한 이기종 하드웨어 성능은 그 잠재력을 최대한 이끌어내고 개발자가 쉽게 활용할 수 있도록 설계된 정교한 소프트웨어 스택 위에서 비로소 완성된다. 이 소프트웨어 스택은 운영체제인 DRIVE OS, 핵심 미들웨어, 그리고 애플리케이션 개발을 가속하는 DriveWorks SDK로 구성된다. 이 스택의 진정한 가치는 단순히 도구의 집합이 아니라, 복잡한 하드웨어를 추상화하여 개발자가 애플리케이션 로직에 집중할 수 있도록 돕는 ‘하드웨어 가치 증폭기’ 역할을 한다는 데 있다.

4.1 DRIVE OS: 안전한 자율주행을 위한 기반

DRIVE OS는 자율주행이라는 특수 목적을 위해 개발된 자동차 등급의 운영체제다.21 그 아키텍처의 핵심에는 ‘가상화’ 기술이 있다.

• 아키텍처 개요: DRIVE OS는 Type-1 하이퍼바이저를 기반으로 동작한다.23 하이퍼바이저는 하드웨어 위에 직접 설치되어 CPU, 메모리, I/O 등 물리적 자원을 가상화하고, 이를 독립적인 여러 개의 가상 머신(VM)으로 분할하여 관리한다. 이 구조를 통해, 하나의 Orin SoC 위에서 기능 안전이 필수적인 자율주행 제어 시스템과 일반적인 인포테인먼트 시스템을 완벽하게 격리하여 동시에 실행할 수 있다. 한쪽 시스템에 오류가 발생하더라도 다른 시스템에 영향을 미치지 않아 시스템 전체의 안정성과 안전성을 보장한다.23
• 게스트 OS 지원: 개발자의 유연성을 위해 Linux 또는 QNX를 게스트 운영체제로 지원한다.5 QNX는 실시간성과 안전성으로 자동차 업계에서 오랜 기간 검증받은 RTOS(실시간 운영체제)이며, Linux는 방대한 오픈소스 생태계와 친숙한 개발 환경을 제공한다. 개발자는 애플리케이션의 특성에 맞춰 최적의 OS를 선택할 수 있다.
• 핵심 서비스: DRIVE OS는 자율주행 시스템의 신뢰성을 보장하기 위한 필수적인 기반 서비스를 제공한다. 여기에는 변조된 소프트웨어의 실행을 막는 ‘보안 부팅(Secure Boot)’, 하드웨어 기반 암호화 서비스를 제공하는 ‘보안 엔진(Security Engine)’, 그리고 차량의 기능을 지속적으로 업데이트하고 보안 패치를 적용할 수 있는 ‘OTA(Over-the-Air) 업데이트’ 기능이 포함된다.23

4.2 핵심 미들웨어: CUDA와 TensorRT

하이퍼바이저와 게스트 OS 위에는 Orin SoC의 가속기 하드웨어를 직접 활용하기 위한 핵심 미들웨어 계층이 존재한다.

• CUDA®: NVIDIA의 병렬 컴퓨팅 플랫폼이자 프로그래밍 모델인 CUDA는 Orin GPU의 수천 개 코어를 활용하여 대규모 병렬 연산을 수행하는 표준적인 방법을 제공한다.4 전 세계 수많은 개발자에게 친숙한 CUDA를 통해, 자동차 개발자들은 복잡한 인식, 예측, 계획 알고리즘을 효율적으로 구현하고 가속할 수 있다.
• TensorRT™: 딥러닝 모델을 실제 차량에 배포하기 위한 고성능 추론 런타임 엔진이다.4 TensorRT는 데이터센터에서 훈련된 거대한 AI 모델을 Orin의 하드웨어 특성에 맞게 최적화하는 역할을 수행한다. FP32(32비트 부동소수점)로 훈련된 모델을 INT8(8비트 정수)로 양자화하여 연산 속도를 높이고 메모리 사용량을 줄이거나, 여러 개의 연산 레이어를 하나로 융합(layer fusion)하여 오버헤드를 줄이는 등의 최적화를 자동으로 수행한다. 이를 통해 최종적으로 차량 내에서 저지연, 고처리량의 실시간 AI 추론을 가능하게 한다.

4.3 DriveWorks SDK: 자율주행 애플리케이션 개발의 가속화

DriveWorks SDK는 자율주행 애플리케이션 개발을 위한 포괄적인 미들웨어 라이브러리다.6 개발자가 센서 데이터 처리, 인식, 측위 등 공통적으로 필요한 저수준 기능들을 직접 구현하는 데 드는 시간과 노력을 절약하고, 차량의 고유한 주행 로직과 같은 핵심적인 차별화 요소 개발에 집중할 수 있도록 돕는다.6

• 센서 추상화 계층 (SAL, Sensor Abstraction Layer): 자율주행차는 다양한 제조사의 카메라, 레이더, 라이다 센서를 사용한다. SAL은 이러한 각기 다른 센서들의 데이터 형식과 통신 프로토콜 차이를 추상화하여, 개발자에게 일관되고 통일된 프로그래밍 인터페이스(API)를 제공한다.6 덕분에 개발자는 특정 센서 하드웨어에 종속되지 않는 코드를 작성할 수 있으며, 향후 새로운 센서로 교체하더라도 애플리케이션 코드의 수정을 최소화할 수 있다.
• 컴퓨트 그래프 프레임워크 (CGF, Compute Graph Framework): CGF는 DriveWorks의 핵심 기능이자, Orin의 이기종 하드웨어 가치를 극대화하는 지능적인 작업 관리자다. 개발자는 전체 자율주행 파이프라인(예: 카메라 입력 → 이미지 전처리 → 객체 탐지 → 경로 계획)을 일련의 작업 노드(node)들이 연결된 방향성 비순환 그래프(DAG) 형태로 정의한다.6 그러면 CGF 스케줄러가 이 그래프를 분석하여 각 노드의 연산 특성과 데이터 의존성을 파악하고, 해당 작업을 처리하기에 가장 효율적인 하드웨어(CPU, GPU, DLA, PVA)에 자동으로 할당하고 실행 순서를 최적화한다.
• 기타 주요 모듈: 이 외에도 DriveWorks는 ▲특징점 검출, 광학 흐름 등 최적화된 컴퓨터 비전 알고리즘을 담은 ‘이미지 처리 모듈’, ▲라이다 데이터를 처리하는 ‘포인트 클라우드 처리 모듈’, ▲TensorRT 모델을 쉽게 로드하고 실행하는 ‘DNN 프레임워크’, ▲차량의 물리적 제어를 담당하는 ‘VehicleIO’ 등 자율주행 개발에 필요한 거의 모든 구성 요소를 모듈 형태로 제공한다.6

Orin SoC의 이기종 하드웨어는 엄청난 잠재력을 지니고 있지만, 그 복잡성 때문에 개발자가 모든 하드웨어의 특성을 이해하고 수동으로 최적화하는 것은 거의 불가능에 가깝다. 바로 이 지점에서 소프트웨어 스택의 가치가 드러난다. DriveWorks의 CGF와 같은 추상화 계층은 이러한 복잡성을 숨겨주는 동시에, 내부적으로는 지능적인 스케줄링을 통해 고가의 하드웨어 자원이 낭비되지 않고 효율적으로 사용되도록 보장한다. 결국, NVIDIA의 소프트웨어 스택은 하드웨어의 잠재력을 실제 개발자가 손쉽게 활용할 수 있는 실질적인 가치로 변환시키는 핵심적인 역할을 수행하며, 이것이 없다면 Orin SoC는 강력하지만 사용하기 어려운 반도체에 머물렀을 것이다.

5. 성능 비교 분석: Xavier, Orin, 그리고 Thor

NVIDIA의 자율주행 컴퓨팅 플랫폼은 세대를 거듭하며 비약적인 발전을 거듭해왔다. 각 플랫폼의 성능과 아키텍처를 비교 분석하는 것은 Orin이 기술적 진화의 어느 지점에 위치하며, 어떤 전략적 의미를 갖는지를 명확히 이해하는 데 도움을 준다.

5.1 Xavier에서 Orin으로의 도약

DRIVE AGX Orin은 이전 세대인 DRIVE AGX Xavier 대비 모든 면에서 혁신적인 성능 향상을 이루었다. 이는 단순히 연산 속도를 높인 것을 넘어, 자율주행 기술의 요구 수준이 높아짐에 따라 아키텍처 전반을 재설계한 결과다.

• AI 성능: 가장 극적인 변화는 AI 추론 성능이다. 단일 Xavier SoC가 약 30 TOPS(Trillion Operations Per Second)의 INT8 정수 연산 성능을 제공했던 반면, 단일 Orin SoC는 최대 254 TOPS를 제공하여 약 8배에 달하는 압도적인 성능 향상을 달성했다.4 이러한 성능 증가는 더 많은 수의 센서 데이터를 실시간으로 처리하고, 더 크고 정교한 다중 딥러닝 신경망(DNN) 파이프라인을 동시에 실행할 수 있게 되었음을 의미한다.2
• 아키텍처 변화: 성능 향상은 핵심 프로세서의 세대교체를 통해 이루어졌다. GPU는 Xavier의 Volta 아키텍처에서 데이터센터급 성능을 제공하는 Ampere 아키텍처로 업그레이드되었다.4 CPU 역시 NVIDIA가 자체 설계한 Carmel 코어에서 기능 안전이 강화된 표준 Arm Cortex-A78AE 코어로 변경되어, 범용 처리 성능과 함께 시스템의 안전성과 신뢰성을 높였다.4
• 메모리 대역폭: 센서 데이터의 양이 폭증함에 따라 메모리 대역폭의 중요성도 커졌다. Orin은 Xavier의 LPDDR4x 메모리 대비 훨씬 빠른 LPDDR5를 채택하여, 최대 메모리 대역폭을 204.8 GB/s까지 끌어올렸다.4 이는 고해상도 카메라와 라이다 데이터가 시스템의 병목 지점 없이 원활하게 처리되도록 보장한다.
• 전력 효율성: 8배에 달하는 성능 향상에도 불구하고, 최대 전력 소비량은 Xavier AGX의 40W에서 Orin AGX의 60W로 비교적 소폭 증가했다.25 이는 단위 전력당 성능, 즉 와트당 성능(Performance per Watt)이 대폭 개선되었음을 시사하며, 에너지 효율이 중요한 차량 환경에서 Orin의 핵심적인 경쟁력으로 작용한다.26

5.2 Orin에서 Thor로의 진화

Orin이 현재 양산 차량의 ’소프트웨어 정의 자동차’를 현실화하는 플랫폼이라면, 차세대 플랫폼인 DRIVE Thor는 미래의 지능형 모빌리티를 향한 NVIDIA의 비전을 담고 있다.

• AI 성능: Thor는 다시 한번 약 8배의 성능 도약을 목표로 한다. Orin의 254 INT8 TOPS에서, Thor는 새로운 FP4 데이터 타입을 활용하여 최대 2,000 TFLOPS(INT8 기준으로는 1,000 TOPS)의 연산 능력을 제공할 예정이다.4 이 정도의 성능은 차량 내에서 거대 언어 모델(LLM)과 같은 생성형 AI를 구동하기에 충분한 수준이다.
• 아키텍처 변화: Thor의 아키텍처 변화는 단순한 성능 향상을 넘어 새로운 패러다임을 제시한다. GPU는 Ampere의 후속 아키텍처인 Blackwell을 기반으로 하며, 특히 트랜스포머 모델과 생성형 AI 처리에 최적화된 전용 엔진을 탑재한다.4 이는 차량이 단순히 주변 환경을 ’인식’하는 것을 넘어, 운전자와 자연어로 ’대화’하고, 주행 상황을 ’이해’하며, 실내외 환경을 통합적으로 제어하는 진정한 AI 비서로 진화할 가능성을 연다. CPU 또한 데이터센터급 성능을 자랑하는 Arm Neoverse V3AE 코어로 업그레이드되어 차량 전체를 관장하는 중앙 컴퓨터로서의 역할을 수행하게 된다.4
• 메모리 대역폭: 차세대 LPDDR5X 메모리를 채택하여 대역폭을 273 GB/s로 더욱 확장하여, 생성형 AI와 같은 메모리 집약적인 애플리케이션을 원활하게 지원한다.4

5.3 세대별 플랫폼의 전략적 의미

Xavier, Orin, Thor로 이어지는 NVIDIA의 로드맵은 자율주행 기술의 발전 단계와 전략적 방향성을 명확하게 보여준다.

• Xavier는 자율주행을 위해 강력한 AI 연산 능력을 갖춘 중앙 집중형 컴퓨터가 가능하다는 것을 시장에 처음으로 입증한 ‘개념 증명(Proof of Concept)’ 단계의 플랫폼이었다.
• Orin은 Xavier가 제시한 개념을 양산 차량에 적용할 수 있는 수준의 성능, 전력 효율, 그리고 무엇보다 중요한 기능 안전까지 확보하여 ’소프트웨어 정의 자동차’를 본격적으로 현실화한 ‘상용화’ 단계의 플랫폼이다.
• Thor는 전통적인 센서 기반의 인식(Perception) 및 계획(Planning) 중심의 자율주행을 넘어, 생성형 AI를 통한 ’상호작용(Interaction)’과 ’이해(Understanding)’를 차량 경험의 중심으로 가져오는 ‘지능화’ 단계의 플랫폼으로 진화하고 있다.

이러한 비교를 통해 Orin은 과거의 기술을 완성하고 미래 기술의 기반을 닦는, 자율주행 컴퓨팅 역사에서 매우 중요한 역할을 수행하는 플랫폼임을 알 수 있다.

표 2: Xavier, Orin, Thor 플랫폼 성능 비교. 각 플랫폼의 대표적인 사양을 기준으로 작성되었다.4

6. 산업 생태계와 주요 도입 사례

NVIDIA DRIVE AGX Orin의 성공은 단순히 뛰어난 하드웨어 성능에만 기인하지 않는다. NVIDIA는 Orin 플랫폼을 중심으로 자동차 제조사, 티어 1 공급업체, 센서 제조사, 소프트웨어 개발사, 스타트업을 아우르는 광범위하고 강력한 산업 생태계를 구축했다. 이 생태계는 Orin 플랫폼의 시장 확산을 가속화하고, 참여 기업들 간의 시너지를 통해 자율주행 기술 발전을 촉진하는 선순환 구조를 만들고 있다.

6.1 DRIVE AGX Orin 생태계 개요

NVIDIA는 개발자들이 Orin 플랫폼을 기반으로 자율주행 시스템을 보다 쉽고 빠르게 개발할 수 있도록 포괄적인 지원 체계를 마련했다. 이 생태계는 크게 하드웨어, 소프트웨어, 파트너십의 세 축으로 구성된다.17

• 하드웨어 생태계: NVIDIA는 공인된 배포 파트너를 통해 개발자 키트를 공급하며, 다양한 종류의 자동차 등급 카메라, 레이더, 라이다, GNSS/IMU 센서 제조사들과 긴밀하게 협력하고 있다. 이를 통해 개발자들은 사전 검증되고 Orin 플랫폼과 호환성이 보장된 센서들을 손쉽게 선택하고 시스템에 통합할 수 있다.17
• 소프트웨어 및 서비스 생태계: 다양한 소프트웨어 및 서비스 제공업체들이 Orin 플랫폼 위에서 구동되는 솔루션을 제공한다. 여기에는 지도 및 측위(localization) 솔루션, 시뮬레이션 도구, 데이터 로깅 및 관리 플랫폼 등이 포함된다.

이러한 생태계 전략은 전통적인 자동차 공급망 구조에 근본적인 변화를 가져오고 있다. 과거에는 자동차 제조사(OEM)가 기능을 정의하면 티어 1 공급업체가 해당 기능에 맞는 ECU를 ‘블랙박스’ 형태로 개발하고, 티어 2인 반도체 회사가 티어 1에 칩을 공급하는 계층적 구조가 일반적이었다. 그러나 Orin의 등장은 이러한 구조를 재편하고 있다. NVIDIA는 티어 1을 거치지 않고 Mercedes-Benz와 같은 OEM과 직접 협력하여 차량의 중앙 컴퓨팅 아키텍처를 정의하는 ’티어 0.5’의 역할을 수행하고 있다.27 이 새로운 구도에서 OEM은 소프트웨어 스택과 사용자 경험에 대한 주도권을 갖게 되며, Continental과 같은 전통적인 티어 1 공급업체들은 NVIDIA 플랫폼 위에서 소프트웨어를 통합하고 시스템을 양산하는 역할로 변화하거나, 경쟁에서 도태될 위험에 처하게 된다.29

6.2 주요 자동차 제조사(OEM) 도입 사례

DRIVE AGX Orin은 프리미엄 브랜드부터 전기차 스타트업에 이르기까지 전 세계 수많은 자동차 제조사들의 차세대 차량에 채택되며 중앙 집중형 AI 컴퓨터의 표준으로 자리매김하고 있다.

• Mercedes-Benz: 가장 대표적인 파트너사로, 2024년부터 생산되는 차세대 차량 라인업에 Orin 기반의 소프트웨어 정의 아키텍처를 표준으로 탑재할 계획이다. 이를 통해 레벨 2 및 레벨 3 수준의 자율주행 기능과 레벨 4 수준의 자동 주차 기능을 구현하고, OTA를 통해 지속적으로 차량의 가치를 높여나갈 것이라고 밝혔다.28
• Volvo Cars, JLR, Toyota: 이들 유수의 자동차 제조사 역시 차세대 ADAS 및 자율주행 시스템의 두뇌로 Orin 플랫폼을 선택했다.19 특히 세계 최대 자동차 제조사인 Toyota는 안전 인증을 획득한 NVIDIA DriveOS와 함께 Orin을 사용하여 기능적으로 안전한 첨단 주행 보조 기능을 제공할 것이라고 명시했다.27
• 전기차(EV) 및 신생 기업: Lucid, Rivian, NIO, Li Auto, ZEEKR, Xiaomi 등 혁신적인 전기차 기업들은 Orin을 차량의 중앙 컴퓨터로 채택하여 기존의 복잡한 E/E(전기/전자) 아키텍처를 단순화하고 있다.27 이들은 Orin의 강력한 성능과 소프트웨어 정의 접근 방식을 통해 차량 개발 속도를 높이고, OTA를 통한 빠르고 유연한 기능 업데이트로 시장 경쟁력을 확보하고 있다. 예를 들어, ZEEKR은 2개의 Orin 칩을 탑재하여 508 TOPS의 연산 성능을 바탕으로 자체 개발한 풀스택 스마트 드라이빙 시스템을 구동한다.33

6.3 로보택시 및 자율주행 트럭 분야

운전자가 없는 완전 자율주행(레벨 4 이상)을 목표로 하는 로보택시 및 상용차 분야에서는 Orin의 압도적인 연산 능력과 기능 안전 아키텍처가 더욱 필수적이다.

• Aurora, Zoox, Waabi: 이들 선도적인 자율주행 기술 기업들은 로보택시와 자율주행 트럭의 상용화를 위해 Orin 플랫폼을 기반으로 시스템을 개발하고 있다.27 이 분야에서는 수십 개의 센서 데이터를 융합하고, 극히 드문 돌발 상황(edge case)에 대처하기 위한 고도의 AI 모델을 실행해야 하므로 Orin의 성능이 핵심적인 역할을 한다.
• Continental과의 협력: 세계적인 티어 1 공급업체인 Continental은 자율주행 트럭 기술 개발사인 Aurora와 협력하여, NVIDIA DRIVE 플랫폼을 기반으로 하는 ‘Aurora Driver’ 시스템을 2027년까지 대량 생산할 계획이다.27 이는 Orin과 그 후속 제품인 Thor가 연구 개발 단계를 넘어 실제 상용차 시장에 대규모로 적용되는 중요한 이정표가 될 것이다.

이처럼 DRIVE AGX Orin은 승용차, 상용차, 로보택시 등 모빌리티 산업 전반에 걸쳐 강력한 생태계를 구축하며, 소프트웨어 정의 자동차 시대를 이끄는 핵심 플랫폼으로서의 입지를 굳건히 하고 있다.

7. 결론: 소프트웨어 정의 자동차의 미래를 여는 Orin 플랫폼

본 기술 백서는 NVIDIA DRIVE AGX Orin 플랫폼을 ▲이기종 컴퓨팅 아키텍처를 집약한 Orin SoC, ▲ISO 26262 ASIL-D를 목표로 하는 다층적 기능 안전 설계, ▲개발 복잡성을 낮추고 하드웨어 가치를 극대화하는 소프트웨어 스택, ▲세대를 거듭하며 비약적으로 발전하는 성능 로드맵, ▲자동차 산업 전반을 아우르는 강력한 생태계라는 다섯 가지 핵심 관점에서 심층적으로 분석했다.

분석 결과, DRIVE AGX Orin은 단순히 이전 세대보다 빠른 반도체가 아니라, 자동차 산업의 패러다임을 근본적으로 바꾸는 ‘소프트웨어 정의 자동차’ 시대를 본격적으로 개막시킨 핵심 동력임을 확인할 수 있다. Orin이 제공하는 압도적인 AI 연산 성능, 포괄적인 기능 안전 및 보안, 그리고 유연하고 확장 가능한 소프트웨어 스택은 자동차를 더 이상 정적인 ’하드웨어 제품’이 아닌, 지속적으로 진화하고 가치가 향상되는 ’소프트웨어 서비스 플랫폼’으로 전환시키고 있다. 이제 소비자들은 차량을 구매한 이후에도 OTA를 통해 새로운 자율주행 기능을 추가하고, 인포테인먼트 경험을 개선하며, 보안을 강화하는 등 완전히 새로운 차원의 소유 경험을 누릴 수 있게 되었다.

Orin은 과거 Xavier가 제시했던 중앙 집중형 컴퓨팅의 가능성을 양산 가능한 현실로 만들었으며, 미래의 Thor가 펼쳐나갈 생성형 AI 기반의 지능형 모빌리티 시대의 견고한 기반을 마련했다. 따라서 NVIDIA DRIVE AGX Orin은 자율주행 기술 발전의 역사에서 단순한 과도기적 제품이 아닌, 미래 지능형 모빌리티로의 전환을 이끈 핵심적인 플랫폼으로 평가받을 것이다.

8. 참고 자료

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2. NVIDIA Introduces DRIVE AGX Orin — Advanced, Software-Defined Platform for Autonomous Machines, https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-introduces-drive-agx-orin-advanced-software-defined-platform-for-autonomous-machines
3. NVIDIA Introduces DRIVE AGX Orin — Advanced, Software-Defined Platform for Autonomous Machines, https://nvidianews.nvidia.com/_gallery/download_pdf/5df9a4d4ed6ae535592da3d8/
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10. NVIDIA Jetson AGX Orin Development Guide | RidgeRun, https://developer.ridgerun.com/wiki/index.php/NVIDIA_Jetson_Orin
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15. [jetson] Running yolov8 classfication model in DLA #1 – Why DLA? | by Maro JEON, https://medium.com/@MaroJEON/jetson-running-yolov8-classfication-model-in-dla-1-why-dla-6a2d2860ebdd
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21. NVIDIA DriveOS SDK, https://developer.nvidia.com/drive/os
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25. Our NVIDIA Jetson Orin and NVIDIA Jetson Xavier comparison - Génération Robots - Blog, https://www.generationrobots.com/blog/en/our-nvidia-jetson-orin-and-nvidia-jetson-xavier-comparison/
26. Orin NX vs Xavier NX power consumption difference - NVIDIA Developer Forums, https://forums.developer.nvidia.com/t/orin-nx-vs-xavier-nx-power-consumption-difference/294430
27. Toyota, Aurora and Continental Join Growing List of NVIDIA Partners Rolling Out Next-Generation Highly Automated and Autonomous Vehicle Fleets, https://nvidianews.nvidia.com/_gallery/download_pdf/677ca5953d6332179a9e36d8/
28. Mercedes-Benz and NVIDIA to Build Software-Defined Computing Architecture for Automated Driving Across Future Fleet, https://nvidianews.nvidia.com/news/mercedes-benz-and-nvidia-to-build-software-defined-computing-architecture-for-automated-driving-across-future-fleet
29. NVIDIA Enters into Autonomous Driving Partnerships with Major …, https://www.photonics.com/Articles/NVIDIA-Enters-into-Autonomous-Driving/a70630
30. Mercedes-Benz and Nvidia Partner On Software-Defined Autonomous Cars - Slashdot, https://tech.slashdot.org/story/20/06/29/0330214/mercedes-benz-and-nvidia-partner-on-software-defined-autonomous-cars
31. Driving AI: How Nvidia & Mercedes-Benz Are Transforming Automotive Technology, https://www.theelectricoutlet.org/driving-ai-how-nvidia-mercedes-benz-are-transforming-autonomous-driving/
32. Toyota, Aurora and Continental Join Growing List of NVIDIA Partners Rolling Out Next-Generation Highly Automated and Autonomous Vehicle Fleets | TechPowerUp Forums, https://www.techpowerup.com/forums/threads/toyota-aurora-and-continental-join-growing-list-of-nvidia-partners-rolling-out-next-generation-highly-automated-and-autonomous-vehicle-fleets.330619/
33. Wave of EV Makers Choose NVIDIA DRIVE for Automated Driving, https://nvidianews.nvidia.com/news/wave-of-ev-makers-choose-nvidia-drive-for-automated-driving
34. Wave of EV Makers Choose NVIDIA DRIVE for Automated Driving - Edge AI and Vision Alliance, https://www.edge-ai-vision.com/2024/01/wave-of-ev-makers-choose-nvidia-drive-for-automated-driving/
35. Geely’s Zeekr revealed the G-Pilot ADAS with L3 capabilities - Car News China, https://carnewschina.com/2025/03/18/geelys-zeekr-revealed-the-g-pilot-adas-with-the-l3-capabilities/