Booil Jung

NVIDIA Jetson 플랫폼

NVIDIA Jetson 플랫폼은 단순한 임베디드 보드 시리즈를 넘어, 확장 가능한 종합 엣지 AI(Edge AI) 생태계로 발전했습니다. Jetson 플랫폼의 시장 지배력은 단순히 하드웨어의 원초적인 성능에만 기인하는 것이 아닙니다. 이는 통합 소프트웨어 스택(JetPack), 세분화된 전력 관리 기능, 그리고 입문용 개발부터 산업 등급의 자율 시스템에 이르기까지 다양한 시장 요구에 부응하는 계층화된 제품 라인업의 전략적 조합을 통해 유지되고 있습니다.

본 보고서의 핵심 분석 결과는 다음과 같습니다.

• 성능: Maxwell에서 Ampere 아키텍처로 진화하고, 특히 텐서 코어(Tensor Core)가 도입 및 성숙하면서 기하급수적인 성능 향상을 이루었습니다. Orin 세대는 데이터센터급 AI 아키텍처를 엣지 환경으로 가져오며 성능의 패러다임을 전환시켰습니다.
• 전력 효율성 (TOPS/Watt): 최고 성능이 항상 최고의 효율성을 의미하지는 않는다는 점이 확인되었습니다. 특히 최신 Orin 제품군은 와트당 성능(Performance-per-Watt)이 크게 향상되어, 전력 제약이 심한 기기에서도 더 복잡한 AI 모델을 구동할 수 있게 되었습니다.
• 가격 및 전략: NVIDIA는 개발자 키트를 공격적인 가격에 공급하여 생태계 성장을 촉진하고, 상업용 제품을 위한 양산 모듈은 프리미엄 가격으로 책정하는 이중 가격 전략을 구사합니다. 최근 Orin Nano “Super” 개발자 키트의 가격을 $249로 인하한 것은 차세대 개발자들을 확보하고, 엣지에서의 생성형 AI라는 새로운 트렌드에 대응하기 위한 전략적 조치로 분석됩니다.
• 소프트웨어 및 전력 관리: JetPack SDK와 nvpmodel, 그리고 JetPack 6.2에서 도입된 “슈퍼 모드(Super Mode)”와 같은 도구를 통해 하드웨어의 잠재력을 최대한 끌어내고, 성능과 전력 간의 균형을 관리하며, 플랫폼의 가치를 장기적으로 확장하는 소프트웨어의 역할이 점점 더 중요해지고 있습니다.

Jetson 플랫폼은 단순한 하드웨어의 집합이 아닌, 엣지 환경에서의 고성능, 저전력 AI 애플리케이션을 위해 설계된 시스템 온 모듈(System-on-Module, SOM) 제품군입니다.1 이 플랫폼의 핵심 강점은 NVIDIA JetPack이라는 공통 소프트웨어 스택에 있습니다. JetPack은 입문용인 Nano부터 최고 사양의 AGX Orin에 이르기까지 전체 제품 라인에 걸쳐 코드 이식성과 확장성을 보장합니다.1 이러한 통합된 접근 방식은 다양한 제품을 개발하는 기업의 개발 복잡성과 총소유비용(TCO)을 절감시켜 줍니다.

• 개발자 키트(Developer Kits): 프로토타이핑, 테스트 및 개발을 위한 도구입니다. 양산용 Jetson 모듈이 풍부한 I/O 포트를 갖춘 레퍼런스 캐리어 보드에 부착된 형태로 제공됩니다.5 이 키트는 양산 제품에 직접 사용하기 위한 것이 아닙니다. 대표적인 예로 Jetson Orin Nano 개발자 키트 7와 Jetson AGX Orin 개발자 키트가 있습니다.2

• 양산 모듈(Production Modules, SOMs): 최종 제품에 통합되는 소형의 양산 준비 완료된 컴퓨팅 유닛입니다.2 이 모듈들은 캐리어 보드나 사전 설치된 소프트웨어 없이 판매되어, 개발자가 특정 애플리케이션에 맞춰 맞춤형 하드웨어 솔루션을 설계할 수 있는 유연성을 제공합니다.

• 초기 세대 (Pre-Orin):
  • Jetson Nano (Maxwell 아키텍처): AI와 로보틱스를 처음 접하는 학습자, 메이커, 개발자를 위한 입문용 제품으로 포지셔닝되었습니다.1 5-10W의 낮은 전력으로 최대 472 GFLOPS의 성능을 제공하여, 작고 저렴한 시스템에서 AI를 구현할 수 있게 했습니다.1 GPU는 128개의 Maxwell 코어를 탑재했습니다.13
  • Jetson TX2 시리즈 (Pascal 아키텍처): 성능 면에서 큰 도약을 이룬 제품으로, 256코어 Pascal GPU를 탑재한 모듈형 슈퍼컴퓨터입니다. 7.5W의 낮은 전력으로 Nano 대비 약 2.5배의 성능을 제공했습니다.1 이 시리즈는 TX2, TX2 NX, TX2 4GB, 그리고 내구성을 강화한 TX2i 등 여러 변종을 포함하며 드론 및 산업용 비전과 같은 분야를 목표로 했습니다.1
  • Jetson Xavier 시리즈 (Volta 아키텍처): 이 세대는 AI 성능을 극적으로 가속화하는 텐서 코어를 도입하며 중대한 전환점을 맞았습니다.
    • Xavier NX: Xavier SoC의 강력한 성능을 Nano와 같은 소형 폼팩터에 담아냈습니다.5 384코어 Volta GPU와 48개의 텐서 코어를 통해 최대 21 TOPS(INT8)의 성능을 구현했으며, 이는 Jetson TX2 대비 10배 이상 향상된 수치입니다.5
    • AGX Xavier: 해당 세대의 최상위 모듈로, 512코어 Volta GPU와 64개의 텐서 코어를 통해 최대 32 TOPS의 연산 능력을 제공하여 자율 기계에 최적화되었습니다.1
• 현대: Orin 제품군 (Ampere 아키텍처): 이 시리즈는 데이터센터 GPU에서 처음 선보인 강력한 Ampere 아키텍처를 엣지 환경에 도입한 현존 최신 기술을 대표합니다. 이 도약 덕분에 트랜스포머를 포함한 복잡한 모델들을 임베디드 기기에서 효율적으로 실행할 수 있게 되었습니다.8
  • Orin Nano: 새로운 입문용 라인으로, 최대 40 TOPS(8GB 모델)의 성능을 제공하며, 이는 기존 Jetson Nano 대비 최대 80배 향상된 성능으로, 입문용 엣지 AI의 새로운 기준을 제시했습니다.17 특히 “Super” 개발자 키트는 소프트웨어 업데이트를 통해 성능을 더욱 향상시키고, 엣지에서의 생성형 AI 활용을 목표로 합니다.
  • Orin NX: 중급형의 강력한 제품으로, Xavier NX와 동일한 소형 폼팩터에서 최대 100 TOPS(16GB 모델)의 성능을 제공합니다. 이는 이전 세대 대비 5배의 성능 향상입니다.17
  • AGX Orin: 플래그십 시리즈로, 가장 까다로운 로보틱스 및 엣지 AI 애플리케이션을 위해 최대 275 TOPS(64GB 모델)의 성능을 제공합니다. 이는 Jetson AGX Xavier 대비 8배 이상 향상된 성능입니다.10

Jetson 제품군의 진화 과정은 NVIDIA의 명확한 전략적 패턴을 보여줍니다. 먼저 최상위 제품군(예: AGX Xavier의 Volta, AGX Orin의 Ampere)에 새로운 고성능 아키텍처를 도입한 후, 이를 다양한 가격대와 전력 등급으로 확장(예: Xavier NX, Orin NX/Nano)하는 하향식(top-down) 접근 방식을 취합니다.27 이러한 전략은 연구개발(R&D) 자원의 재사용을 극대화하고, 광범위한 제품 포트폴리오에 걸쳐 일관된 소프트웨어 경험을 제공합니다. 예를 들어, Xavier NX는 더 강력한 AGX Xavier와 동일한 Volta 아키텍처를 공유하지만 더 작은 폼팩터와 축소된 자원을 가집니다.5 마찬가지로 Orin Nano, NX, AGX 모두 Ampere 아키텍처를 기반으로 합니다.22 이는 개발자들에게 예측 가능한 업그레이드 경로를 제공합니다. Orin Nano에서 프로토타이핑한 프로젝트는 근본적으로 동일한 아키텍처와 JetPack SDK를 공유하기 때문에 최소한의 소프트웨어 변경만으로 더 높은 성능의 Orin NX로 이전할 수 있습니다.3 이는 NVIDIA와 고객 모두에게 개발 효율성을 높이고 생태계 내에서의 지속성을 강화하는, 의도된 비즈니스 및 엔지니어링 전략의 결과입니다.

Jetson 플랫폼 성능 향상의 주된 동력은 GPU 아키텍처의 급속한 발전입니다.

• Maxwell (Jetson Nano): 당시로서는 전력 효율에 중점을 둔 아키텍처였지만, 딥러닝을 위해 특별히 설계되지는 않았습니다. 128개의 CUDA 코어로 병렬 컴퓨팅의 기반을 제공했지만, 특화된 AI 하드웨어는 부재했습니다.13
• Pascal (Jetson TX2): Maxwell 대비 성능과 효율성에서 상당한 개선을 이루었으며, 256개의 CUDA 코어와 더 높은 대역폭의 LPDDR4 메모리를 지원했습니다. 본격적인 엣지 AI의 토대를 마련했지만, 여전히 범용 CUDA 코어에 AI 워크로드를 의존했습니다.16
• Volta (Jetson Xavier 시리즈): 혁명적인 변화를 가져온 세대입니다. Volta는 딥러닝의 핵심인 행렬 곱셈-누산 연산을 가속하기 위해 설계된 특수 하드웨어 유닛인 텐서 코어(Tensor Core)를 최초로 도입하여 AI 추론 성능을 폭발적으로 향상시켰습니다.27 384개의 Volta CUDA 코어와 48개의 텐서 코어를 탑재한 Xavier NX는 최대 21 TOPS의 성능을 달성했는데, 이는 이전 세대에서는 주요 지표조차 아니었던 수치입니다.5
• Ampere (Jetson Orin 시리즈): Ampere는 Volta의 개념을 더욱 정교하게 다듬고 강화했습니다. 새로운 데이터 타입(예: TF32)과 구조적 희소성(structural sparsity)을 지원하는 3세대 텐서 코어를 도입했습니다. 구조적 희소성은 신경망의 0 값을 건너뛰어 계산함으로써 처리량을 두 배로 높일 수 있는 기술입니다.27 데이터센터용 A100 GPU에서 처음 적용된 이 아키텍처 덕분에 소형의 AGX Orin이 275 TOPS라는 경이로운 성능에 도달할 수 있었습니다.10

CPU는 범용 컴퓨팅, 운영체제 작업 및 전체 시스템 조율을 담당합니다. Jetson Nano의 쿼드코어 ARM Cortex-A57 12과 TX2의 듀얼코어 NVIDIA Denver 2 및 쿼드코어 ARM Cortex-A57 조합 16에서, Xavier 시리즈의 맞춤형 6/8코어 NVIDIA Carmel CPU 19, 그리고 최종적으로 Orin 시리즈의 고성능 6/8/12코어 Arm Cortex-A78AE로의 진화는 AI 모델과 함께 복잡한 소프트웨어 스택을 실행하기 위한 전반적인 시스템 응답성과 능력을 향상시키려는 NVIDIA의 노력을 보여줍니다.22

• 딥러닝 가속기 (DLA - Deep Learning Accelerator): Xavier 시리즈부터 통합된 DLA는 컨볼루션 신경망(CNN)을 극도로 높은 전력 효율로 실행하기 위해 특별히 설계된 고정 기능 하드웨어 가속기입니다.35 추론 작업을 GPU에서 오프로드하여, 더 유연한 GPU를 다른 작업에 할당하거나 시스템이 더 낮은 전력 상태에서 작동하도록 할 수 있습니다.35 Orin 시리즈는 Xavier 시리즈보다 훨씬 강력한 NVDLA v2.0 엔진을 탑재하고 있습니다.9
• 프로그래머블 비전 가속기 (PVA - Programmable Vision Accelerator): 역시 Xavier에서 도입되고 Orin에서 향상된 PVA는 특징점 검출, 이미지 처리 등 전통적인 컴퓨터 비전 작업을 위해 설계되어 CPU와 GPU의 부하를 더욱 줄여줍니다.9

실질적인 AI 성능은 단순히 연산 능력뿐만 아니라, 프로세서에 데이터를 얼마나 빨리 공급할 수 있느냐에 달려 있습니다. Nano의 LPDDR4 (25.6 GB/s) 12와 TX2의 LPDDR4 (59.7 GB/s) 16에서 시작하여, Xavier NX의 LPDDR4x (51.2-59.7 GB/s) 18, 그리고 최종적으로 Orin 시리즈의 고대역폭 LPDDR5 (Orin Nano 8GB: 68 GB/s, Orin NX: 102.4 GB/s, AGX Orin: 204.8 GB/s)로의 발전은 매우 중요합니다.22 더 높은 메모리 대역폭은 메모리 하위 시스템이 병목 현상을 일으키지 않으면서 고해상도 센서 데이터를 처리하고 더 크고 복잡한 AI 모델을 사용할 수 있게 해주는 핵심 요소입니다.

성능 지표가 GFLOPS(Jetson Nano)에서 TOPS(Xavier 및 Orin 시리즈)로 변화한 것은 단순히 규모의 변화가 아니라, 근본적인 아키텍처 및 전략의 전환을 반영합니다. GFLOPS는 전통적으로 범용 GPU 컴퓨팅에 적합한 FP32/FP16 성능을 측정하는 반면 1, TOPS, 특히 INT8 TOPS는 AI 추론 처리량을 직접적으로 측정하는 지표입니다.17 이러한 변화는 Volta 아키텍처에서 텐서 코어가 도입되면서 가능해졌습니다.27 텐서 코어와 DLA는 정수 연산에 특화되어 AI 추론에서 높은 효율을 보입니다.35 따라서 주요 성능 지표의 전환은 하드웨어 설계의 선택(텐서 코어 및 DLA 추가)과 엣지에서의 대규모 AI 추론 워크로드를 목표로 하는 전략적 시장 선택의 직접적인 결과입니다. 이는 Jetson이 더 이상 단순한 소형 GPU 보드가 아니라, 목적에 맞게 제작된 AI 추론 기계임을 선언하는 것과 같습니다.

더 나아가, Jetson 플랫폼의 진정한 강점은 이기종 컴퓨팅(heterogeneous computing) 아키텍처에 있습니다. 최적의 성능은 단순히 GPU 부하를 최대화하는 것이 아니라, 제어 흐름을 위한 CPU, 고도로 병렬화되거나 지원되지 않는 레이어를 위한 GPU, 표준 CNN 레이어를 위한 DLA, 비전 전처리를 위한 PVA 등 여러 처리 장치에 워크로드를 지능적으로 분배함으로써 달성됩니다.9 DLA는 지원하는 워크로드에 대해 GPU보다 약 2.5배 더 전력 효율적이며 35, NVIDIA의 TensorRT 소프트웨어 스택은 신경망 그래프를 자동으로 분할하여 일부는 GPU에서, 일부는 DLA에서 실행할 수 있습니다.35 개발자 포럼에서는 사용자들이 성능과 전력의 균형을 맞추기 위해 이러한 장치들 간의 워크로드 분배를 적극적으로 논의하고 있음을 확인할 수 있습니다.39 따라서 Jetson 모듈을 가장 효과적으로 사용하는 것은 SoC를 특화된 프로세서들의 시스템으로 보고 전체적인 관점에서 접근하는 것을 의미하며, 이는 플랫폼의 잠재력을 최대한 발휘하기 위해 개발자의 하드웨어에 대한 깊은 이해가 중요함을 시사합니다.

아래 표는 주요 Jetson 모듈의 핵심 기술 사양을 요약하여 세대 간 성능 발전을 한눈에 비교할 수 있도록 정리한 것입니다.

모듈명	AI 성능 (INT8)	GPU (아키텍처, 코어)	CPU (코어, 아키텍처)	DLA / PVA	메모리 (용량, 타입, 대역폭)	저장 공간	소비 전력 (W)
Jetson Nano	0.47 TFLOPS (FP16)	Maxwell, 128 CUDA	4코어, Cortex-A57	-	4GB LPDDR4, 25.6 GB/s	microSD	5-10
Jetson TX2	1.33 TFLOPS (FP16)	Pascal, 256 CUDA	2코어 Denver 2 + 4코어 Cortex-A57	-	8GB LPDDR4, 59.7 GB/s	32GB eMMC	7.5-15
Jetson Xavier NX 8GB	21 TOPS	Volta, 384 CUDA, 48 Tensor	6코어, Carmel ARMv8.2	2x NVDLA, 1x PVA	8GB LPDDR4x, 59.7 GB/s	16GB eMMC	10-20
Jetson Xavier NX 16GB	21 TOPS	Volta, 384 CUDA, 48 Tensor	6코어, Carmel ARMv8.2	2x NVDLA, 1x PVA	16GB LPDDR4x, 59.7 GB/s	16GB eMMC	10-20
Jetson AGX Xavier 32GB	32 TOPS	Volta, 512 CUDA, 64 Tensor	8코어, Carmel ARMv8.2	2x NVDLA, 2x PVA	32GB LPDDR4x, 137 GB/s	32GB eMMC	10-30
Jetson Orin Nano 4GB	20 TOPS (희소)	Ampere, 512 CUDA, 16 Tensor	6코어, Cortex-A78AE	-	4GB LPDDR5, 34 GB/s	NVMe 지원	7-10
Jetson Orin Nano 8GB	40 TOPS (희소)	Ampere, 1024 CUDA, 32 Tensor	6코어, Cortex-A78AE	-	8GB LPDDR5, 68 GB/s	NVMe 지원	7-15 (최대 25W 슈퍼 모드)
Jetson Orin NX 8GB	70 TOPS (희소)	Ampere, 1024 CUDA, 32 Tensor	6코어, Cortex-A78AE	1x NVDLA v2, 1x PVA v2	8GB LPDDR5, 102.4 GB/s	NVMe 지원	10-20 (최대 40W 슈퍼 모드)
Jetson Orin NX 16GB	100 TOPS (희소)	Ampere, 1024 CUDA, 32 Tensor	8코어, Cortex-A78AE	2x NVDLA v2, 1x PVA v2	16GB LPDDR5, 102.4 GB/s	NVMe 지원	10-25 (최대 40W 슈퍼 모드)
Jetson AGX Orin 32GB	200 TOPS (희소)	Ampere, 1792 CUDA, 56 Tensor	8코어, Cortex-A78AE	2x NVDLA v2, 1x PVA v2	32GB LPDDR5, 204.8 GB/s	64GB eMMC	15-40
Jetson AGX Orin 64GB	275 TOPS (희소)	Ampere, 2048 CUDA, 64 Tensor	12코어, Cortex-A78AE	2x NVDLA v2, 1x PVA v2	64GB LPDDR5, 204.8 GB/s	64GB eMMC	15-60

*자료 출처: *

개발자 키트는 개발자, 학생, 연구자들이 플랫폼에 쉽게 접근할 수 있도록 전략적으로 가격이 책정됩니다.6

• Jetson Nano 개발자 키트: 출시 가격은 $99였으며 15, Seeed Studio와 같은 공급업체를 통해 $89에서 $149 사이의 가격으로 판매되었습니다.42
• Jetson Xavier NX 개발자 키트: 출시 가격은 $399였고 44, 현재 시장 가격은 약 $459 수준입니다.45
• Jetson AGX Xavier 개발자 키트: 초기에는 더 높은 가격이었으나, 개발자 접근성을 높이기 위해 나중에 $699로 가격이 조정되었습니다.47
• Jetson Orin Nano “Super” 개발자 키트: 기존 Orin Nano 개발자 키트의 $499 가격을 절반 이하인 $249로 낮추고 소프트웨어를 통해 최대 1.7배의 성능 향상을 제공하는 핵심 전략 제품입니다.
• Jetson AGX Orin 개발자 키트: 프리미엄 제품으로, 출시 가격은 $1,999이며 48, 현재 소매가는 $1,999에서 $2,199 사이입니다.2

양산 모듈은 상업적 배포를 위해 가격이 책정되며, 보조금이 지급되는 개발자 키트보다 일반적으로 단가가 높습니다. 가격은 종종 1,000개 이상 대량 구매(1kU+)를 기준으로 제시됩니다.41

• Jetson Nano 모듈: 약 $129.50
• Jetson Xavier NX 모듈: 8GB 모듈은 한때 개발자 키트보다 높은 $479에 책정되었으며 44, 현재 유럽 소매가는 약 €396 (VAT 별도)입니다.51
• Jetson Orin Nano 모듈: 4GB 모듈은 €207, 8GB 모듈은 €219 (VAT 별도)입니다.51
• Jetson Orin NX 모듈: 8GB 모듈은 €396이며, 16GB 모델도 구매 가능합니다.24
• Jetson AGX Orin 모듈: AGX Orin 32GB 모델은 $999, 64GB 모델은 $1,599에 책정되었습니다.25

개발자 키트와 해당 양산 모듈 간의 가격 차이는 단순히 임의적인 것이 아닙니다. NVIDIA 포럼의 한 사용자가 Xavier NX 모듈($479)이 모듈을 포함한 개발자 키트($399)보다 비싼 이유를 질문하자, NVIDIA 관계자는 핵심적인 차이가 보증 기간(개발자 키트 1년, 양산 모듈 3년)에 있다고 설명했습니다.44 이는 기업의 총소유비용(TCO) 계산을 반영합니다. 모듈의 높은 초기 비용은 현장 고장이 치명적인 상업적 배포 환경에서 필수적인 장기적 신뢰성과 지원을 보장합니다. 반면 저렴한 개발자 키트는 실험을 위한 저위험 진입점을 제공하는 것입니다. 이는 취미/연구 시장과 상업 기업 시장을 분리하는 정교하고 다층적인 가격 전략을 보여줍니다.

또한, Orin Nano Super 개발자 키트의 공격적인 $249 가격 정책은 Raspberry Pi나 Google Coral과 같은 경쟁 환경에 대한 직접적인 전략적 대응이자, “엣지에서의 생성형 AI”라는 새로운 트렌드에서 Jetson을 핵심 플랫폼으로 자리매김하려는 노력입니다. 이 키트의 성능은 Llama 3나 Qwen2와 같은 대규모 언어 모델(LLM) 및 비전-언어 모델(VLM)을 기준으로 벤치마킹되고 있으며, NVIDIA는 생성형 AI 활용을 적극적으로 홍보하고 있습니다. 최신 아키텍처에 대한 진입 장벽을 이처럼 낮춤으로써, NVIDIA는 차세대 AI 애플리케이션과 개발자들이 자사 플랫폼 위에서 성장하도록 유도하고, 생성형 AI 시대에 자사 생태계의 지배력을 공고히 하려는 의도를 보입니다. 이는 “개발자 키트로 유인하고, 양산 모듈로 수익을 창출한다”는 고전적인 전략을 생성형 AI 시대에 맞게 업데이트한 것입니다.

모든 Jetson 장치는 개발자가 애플리케이션 요구에 맞춰 성능과 전력 소비의 균형을 맞출 수 있는 정교한 전력 관리 시스템을 갖추고 있습니다.52 이는 고정된 하드웨어 설정이 아닌, 동적으로 제어되는 소프트웨어 프레임워크입니다.

• 이 명령줄 유틸리티는 사전 정의된 전력 모드를 선택하는 표준적인 방법입니다.56 이 모드 설정은 재부팅 후에도 유지됩니다.58
• 각 모드는 CPU/GPU 클럭 주파수와 온라인 CPU 코어 수에 제약을 가하는 프로파일입니다.56
• 예시 (Jetson Xavier NX): 10W 모드(예: 4코어 CPU @ 1.2GHz, GPU @ 800MHz)와 15W/20W 모드(예: 6코어 CPU @ 1.4GHz, GPU @ 1100MHz) 등 여러 모드가 있습니다.58
• 예시 (Jetson Orin NX): 10W, 15W, 20W, 25W 및 MAXN 모드가 있으며, 각 모드마다 CPU/GPU/DLA 클럭 제한이 다릅니다.59

• 예시 (Jetson AGX Orin): 15W에서 최대 60W(산업용은 75W)까지 설정 가능한 모드를 제공합니다.10

• nvpmodel이 전력 예산과 최대 클럭 한계를 설정하더라도, 시스템은 기본적으로 동적 전압 및 주파수 스케일링(DVFS)을 사용합니다. 즉, 부하에 따라 클럭이 동적으로 변동합니다.62
• jetson_clocks 스크립트는 이러한 동작을 무시합니다. 이 스크립트는 현재 선택된 nvpmodel 내에서 허용되는 모든 클럭(CPU, GPU, 메모리)을 최대 주파수로 고정하고 DVFS를 비활성화합니다.57

• 이는 클럭 상승에 따른 지연 시간을 제거하여 일관되고 반복 가능한 성능 벤치마크를 얻는 데 매우 중요합니다.39 전력 효율적인 배포가 아닌, 성능 테스트를 위한 도구입니다.

• JetPack 6.2와 함께 도입된 “슈퍼 모드”는 Orin Nano 및 Orin NX 모듈을 위한 새로운 고전력 nvpmodel 프로파일 세트입니다.
• 이 모드는 전력 예산을 더 높게 설정하여(예: Orin Nano 25W, Orin NX 40W) CPU, GPU, DLA의 클럭 주파수를 더 높게 끌어올립니다.

• 그 결과, 하드웨어 변경 없이 순수한 소프트웨어 업그레이드만으로 일부 AI 모델에서 최대 1.7배에서 2배의 상당한 성능 향상을 가져옵니다. 이 모드는 특히 생성형 AI 워크로드에 효과적입니다.

• DVFS (Dynamic Voltage and Frequency Scaling): 시스템이 전력을 절약하는 핵심 기술입니다. CPU와 GPU의 클럭 및 전압은 워크로드 요구에 따라 동적으로 조절됩니다. 이는 Linux cpufreq 거버너와 BPMP(부팅 및 전력 관리 프로세서) 펌웨어에 의해 관리됩니다.52
• 유휴 전력 상태(Idle Power States): 프로세서 코어가 사용되지 않을 때, 에너지를 절약하기 위해 점진적으로 더 깊은 저전력 “유휴” 상태(예: C-states)로 전환될 수 있습니다. 모든 코어가 유휴 상태일 때는 전체 CPU 클러스터의 전원이 차단될 수도 있습니다.53
• 딥 슬립 (SC7): “Suspend to RAM”에 해당하는 시스템 전체의 저전력 상태로, SoC의 대부분이 꺼져 밀리와트 단위의 전력만 소비합니다. 전원 버튼 누름이나 RTC 알람과 같은 특정 이벤트로 시스템을 깨울 수 있습니다.52

nvpmodel과 jetson_clocks의 존재는 엣지 AI 시스템에서 평균 전력 소비와 실시간 지연 시간 사이의 근본적인 긴장 관계를 드러냅니다. nvpmodel은 지속적인 워크로드에 대한 운영 한계를 설정하는 반면, jetson_clocks는 전력 효율성을 희생하여 최소한의 지연 시간을 보장하는 도구입니다. 기본 동작인 DVFS는 평균 전력을 최소화하지만 클럭이 상승하는 데 시간이 걸려 지연 시간이 발생합니다.62 이는 배터리 수명이나 평균 전력이 중요한 애플리케이션에 유리합니다. 반면

jetson_clocks는 DVFS를 비활성화하고 클럭을 최대로 고정하여 57 새로운 작업에 가장 빠른 응답(낮은 지연 시간)을 제공하지만, 유휴 상태에서도 선택된 모드의 최대 전력을 소비합니다. 예를 들어, 자율주행차의 인식 시스템은 보행자에 즉각적으로 반응해야 하므로 DVFS로 인한 지연 시간은 허용되지 않을 수 있습니다. 이 경우

jetson_clocks를 실행하는 것이 안전에 중요한 선택이 됩니다. 반면, 움직임이 감지될 때만 활성화되는 배터리 구동 야생 동물 카메라의 경우 평균 전력 소비가 가장 중요하므로 기본 DVFS 동작이 이상적입니다. 이처럼 NVIDIA가 제공하는 전력 관리 도구는 단순히 ‘고전력’ 또는 ‘저전력’을 넘어, 처리량, 지연 시간, 에너지 보존 등 특정 운영 요구 사항에 맞게 시스템을 미세 조정할 수 있는 세분성을 제공합니다.

“슈퍼 모드”의 도입은 제품 전략의 중요한 변화를 의미합니다. NVIDIA는 이제 소프트웨어 업데이트(JetPack)를 통해 출시 후에도 상당한 성능 업그레이드를 제공하고 있습니다. 이는 하드웨어의 수명 가치를 높이고 고객이 NVIDIA 생태계에 머물도록 하는 강력한 인센티브를 만듭니다. Orin Nano 및 NX 모듈은 특정 전력 모드(예: Nano 최대 15W, NX 16GB 최대 25W)로 출시되었지만 22, 이후 JetPack 6.2 소프트웨어 업데이트를 통해 새로운 “슈퍼” 전력 모드(Nano 25W, NX 40W)가 추가되었습니다.66 이 새로운 모드는

동일한 하드웨어에서 최대 2배의 성능 향상을 가져옵니다.66 즉, 1년 전에 Orin Nano를 구매한 고객은 무료로 대규모 성능 향상을 얻을 수 있습니다. 이는 고정 기능 하드웨어를 판매하는 경쟁업체는 쉽게 따라 할 수 없는 강력한 부가 가치입니다. 이 전략은 사용자가 정기적으로 JetPack을 업데이트하도록 유도하여 최신 NVIDIA 라이브러리 및 기능에 대한 참여를 유지시키고, 생태계 고착화(lock-in)를 강화합니다.

모듈명	전력 모드	모드 ID	온라인 CPU 코어	최대 CPU 주파수 (MHz)	최대 GPU 주파수 (MHz)
Jetson Xavier NX	10W	5	4	1200	800
	15W	2	6	1400	1100
	20W	8	6	1400	1100
Jetson Orin NX 8GB	10W	1	4	1190.4	612
	15W	2	4	1420.8	612
	20W	3	6	1497.6	408
	40W (Super)	-	6	1984+	765+
Jetson Orin NX 16GB	10W	1	4	1190.4	612
	15W	2	4	1420.8	612
	25W	3	8	1497.6	408
	40W (Super)	-	8	1984+	918+

자료 출처:.58 슈퍼 모드의 구체적인 클럭은 MAXN SUPER 프로파일에 따라 달라질 수 있습니다.

이 섹션에서는 절대적인 성능을 넘어 엣지 장치의 핵심 지표인 효율성을 분석합니다.

• Jetson Xavier NX: 15W에서 최대 21 TOPS(1.4 TOPS/W) 또는 10W에서 14 TOPS(1.4 TOPS/W)를 제공하여, 주 작동 모드에서 비교적 평탄한 효율 곡선을 보입니다.60
• Jetson Orin Nano 8GB: 15W에서 최대 40 TOPS(희소, 2.67 TOPS/W)를 제공합니다. 슈퍼 모드에서는 25W에서 더 높은 성능(예: 67 희소 TOPS, 2.68 희소 TOPS/W)을 달성할 수 있습니다.17
• Jetson Orin NX 16GB: 25W에서 최대 100 TOPS(희소, 4.0 TOPS/W)를 제공하며, 10W 또는 15W 모드로도 구성할 수 있습니다.17
• Jetson AGX Orin 64GB: 60W에서 최대 275 TOPS(희소, 4.58 TOPS/W)를 제공하지만, 15W까지 낮게 구성할 수 있습니다.10

세대 간 도약은 명확합니다. Ampere(Orin) 아키텍처는 Volta(Xavier) 아키텍처보다 대략 2-3배 높은 TOPS/Watt 효율성을 제공합니다.

모듈	아키텍처	최대 성능 (INT8 희소 TOPS)	최대 전력 (W)	전력 효율성 (TOPS/Watt)
Jetson Xavier NX 16GB	Volta	21 (밀집)	20	1.05
Jetson AGX Xavier 32GB	Volta	32 (밀집)	30	1.07
Jetson Orin Nano 8GB	Ampere	40	15	2.67
Jetson Orin NX 16GB	Ampere	100	25	4.00
Jetson AGX Orin 64GB	Ampere	275	60	4.58

참고: 희소성(Sparsity)을 지원하지 않는 Volta 아키텍처는 밀집(Dense) TOPS를 기준으로, Ampere 아키텍처는 희소 TOPS를 기준으로 비교하여 각 아키텍처의 최대 잠재력을 반영했습니다. 직접적인 효율성 비교 시 이 점을 감안해야 합니다.

• 저전력, 비용에 민감한 AIoT 및 교육용 (전력 예산 <15W):
  • 권장: Jetson Orin Nano (4GB 또는 8GB)
  • 근거: Orin Nano 시리즈는 비슷한 전력 예산(7-15W)으로 기존 Jetson Nano보다 엄청난 성능 향상을 제공합니다.22 텐서 코어를 갖춘 현대적인 Ampere 아키텍처를 탑재하여, 구형 Nano에서는 실행하기 어려운 최신 신경망을 구동할 수 있습니다. 특히 $249의 “Super” 개발자 키트는 현대적인 Jetson 생태계로 진입하는 가장 접근성 높은 관문입니다.
• 고급 로보틱스, 드론, 다중 센서 장치 (전력 예산 15-25W):
  • 권장: Jetson Orin NX (8GB 또는 16GB)
  • 근거: 이 제품은 성능과 전력 효율성의 최적 지점(sweet spot)에 있습니다. Orin NX는 동일한 소형 폼팩터에서 Xavier NX 대비 5배 향상된 최대 100 TOPS의 성능을 제공합니다.23 높은 메모리 대역폭(102.4 GB/s)과 다양한 전력 모드(10W, 15W, 25W, 40W 슈퍼 모드)를 결합하여 로보틱스와 드론에서 흔히 요구되는 다중 고해상도 카메라 또는 센서 데이터를 실시간으로 처리하는 데 이상적입니다.23
• 최고급 자율 기계, 엣지 서버, 의료 기기 (전력 예산 >25W):
  • 권장: Jetson AGX Orin (32GB 또는 64GB)
  • 근거: 이 시리즈는 최대 성능이 최우선인 애플리케이션을 위한 것입니다. 최대 275 TOPS의 성능과 64GB의 고대역폭 메모리를 갖춘 AGX Orin은 3D 인식, 센서 융합, 대규모 생성형 AI 모델 등 이전에는 클라우드에서만 가능했던 복잡한 AI 파이프라인을 처리할 수 있습니다.10 15W에서 60W까지 설정 가능한 전력 범위는 유연성을 제공하지만, 이 제품의 진정한 가치는 엣지에서 워크스테이션급 성능을 제공하는 데 있습니다.1

최적의 Jetson을 선택하는 것이 항상 전력 예산에 맞는 가장 강력한 모듈을 선택하는 것을 의미하지는 않습니다. 효율성 곡선(TOPS/Watt)은 하위 계층 모듈이 고유 전력 설정에서 작동할 때, 상위 계층 모듈을 동일한 전력 수준으로 낮춰 작동시키는 것보다 종종 더 효율적임을 보여줍니다. 예를 들어, 15W의 엄격한 전력 예산이 있다면, 사용자는 Orin Nano 8GB(기본 15W 모드) 또는 Orin NX 16GB(15W 모드로 설정)를 선택할 수 있습니다. Orin Nano 8GB는 15W에서 40 TOPS(희소)를 제공하여 와트당 약 2.67 TOPS의 효율을 보입니다.22 반면, Orin NX 16GB는 25W에서 100 TOPS(희소)의 최고 성능을 내지만(4.0 TOPS/W), 15W 모드에서는 더 적은 CPU 코어와 낮은 클럭 속도로 작동합니다.59 15W에서의 절대 성능은 Nano보다 높겠지만, 고성능 칩을 저클럭으로 구동하는 것이므로 효율성은 자체 최고치인 4.0 TOPS/W보다 낮아질 가능성이 높습니다. 따라서, 15W 연속 작동 환경에서는 Orin Nano가 전반적으로 더 강력한 칩인 Orin NX보다 더 전력 효율적인 선택일 수 있습니다. 이러한 미묘한 차이는 배터리 구동 애플리케이션에서 매우 중요하며, 단순한 사양 비교를 넘어서는 핵심적인 분석입니다.

궁극적으로, 특히 통합된 JetPack 6을 포함한 전체 Jetson 플랫폼은 NVIDIA의 엣지 AI 사업 주변에 “해자(moat)”를 구축하기 위해 설계된 생태계입니다. 하드웨어는 방정식의 일부일 뿐입니다. 진정한 가치와 시장 고착화는 포괄적인 하드웨어 가속 소프트웨어 스택(CUDA, TensorRT, DeepStream, Isaac, Riva)과 새로운 Jetson 플랫폼 서비스에서 나옵니다. 경쟁사들은 단순히 TOPS 수치를 맞추는 것만으로는 부족하며, 전체 소프트웨어 및 개발자 경험을 복제해야 하는데, 이는 훨씬 더 어려운 과제입니다. 개발자가 이러한 도구를 사용하여 프로젝트를 시작하면, 그들은 NVIDIA 고유의 깊은 스택 위에 구축하게 됩니다. 이 애플리케이션을 경쟁사의 하드웨어로 마이그레이션하려면 전체 최적화된 소프트웨어 파이프라인을 포기해야 하므로 거의 완전한 재작성이 필요합니다. 이는 엄청난 전환 비용을 발생시키고 NVIDIA의 시장 지위를 공고히 하여, 생태계 자체가 핵심 제품이 되게 만듭니다.

1. NVIDIA® Jetson™ Comparison of Modules - Forecr.io, accessed July 11, 2025, https://www.forecr.io/blogs/all/comparison-of-nvidia-jetson-modules
2. NVIDIA Jetson Nano, TX2, Xavier and Orin Comparison and FAQ - BVM Ltd, accessed July 11, 2025, https://www.bvm.co.uk/edge-ai-computing/nvidia-jetson-comparison-and-faq/

3. Jetson Modules, Support, Ecosystem, and Lineup

   NVIDIA Developer, accessed July 11, 2025, https://developer.nvidia.com/embedded/jetson-modules

4. Jetson Software - NVIDIA Developer, accessed July 11, 2025, https://developer.nvidia.com/embedded/develop/software
5. Comparing the Nvidia Jetson embedded boards - Mender, accessed July 11, 2025, https://mender.io/blog/nvidia-jetson-board-comparison
6. Jetson Developer Kits, accessed July 11, 2025, https://developer.nvidia.com/embedded/jetson-developer-kits
7. Jetson Orin Nano Developer Kit User Guide - Hardware Specs, accessed July 11, 2025, https://developer.nvidia.com/embedded/learn/jetson-orin-nano-devkit-user-guide/hardware_spec.html
8. NVIDIA Jetson Orin Nano Developer Kit - Seeed Studio, accessed July 11, 2025, https://files.seeedstudio.com/wiki/Jetson-Orin-Nano-DevKit/jetson-orin-nano-developer-kit-datasheet.pdf
9. Jetson AGX Orin - NVIDIA -Macnica, accessed July 11, 2025, https://www.macnica.co.jp/en/business/semiconductor/manufacturers/nvidia/products/139794/
10. NVIDIA® Jetson AGX Orin™ 64GB Developer Kit - Stereolabs, accessed July 11, 2025, https://www.stereolabs.com/store/products/nvidia-jetson-agx-orin-developer-kit
11. NVIDIA Jetson AGX Orin 64GB Developer Kit - OpenZeka, accessed July 11, 2025, https://openzeka.com/wp-content/uploads/2023/03/jetson-agx-orin-64GB-developer-kit-datasheet-web-us.pdf
12. NVIDIA Jetson Nano Developer Kit (4GB) - 945-13450-0000-100 - OpenZeka, accessed July 11, 2025, https://openzeka.com/en/product/nvidia-jetson-nano-developer-kit-4gb/
13. NVIDIA Jetson NANO Developer Kit - Sparkfun, accessed July 11, 2025, https://cdn.sparkfun.com/assets/0/7/f/9/d/jetson-nano-devkit-datasheet-updates-us-v3.pdf
14. NVIDIA Jetson Nano Development Kit - Génération Robots, accessed July 11, 2025, https://www.generationrobots.com/en/403351-nvidia-jetson-nano-development-kit.html

15. NVIDIA Jetson Nano Specs

    TechPowerUp GPU Database, accessed July 11, 2025, https://www.techpowerup.com/gpu-specs/jetson-nano.c3643

16. Jetson TX2 Module - NVIDIA Developer, accessed July 11, 2025, https://developer.nvidia.com/embedded/jetson-tx2
17. Nvidia Jetson - Wikipedia, accessed July 11, 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/Nvidia_Jetson
18. NVIDIA Jetson Xavier NX, Small AI Supercomputer for Edge Computing, with 16GB EMMC, accessed July 11, 2025, https://www.waveshare.com/jetson-xavier-nx.htm
19. NVIDIA Jetson Xavier NX Developer Kit - Silicon HIghway, accessed July 11, 2025, https://www.siliconhighway.com/wp-content/gallery/Jetson%20Xavier%20NX%20Developer%20Kit%20One-Pager.pdf
20. NVIDIA Jetson Xavier NX Module - Elecrow, accessed July 11, 2025, https://elecrow.com/nvidia-jetson-xavier-nx-mudule.html
21. Review: The New NVIDIA Jetson Orin Nano, accessed July 11, 2025, https://www.jeremymorgan.com/blog/tech/nvidia-jetson-orin-nano/
22. jetson-orin-nano-datasheet-r4-web.pdf - Open Zeka, accessed July 11, 2025, https://openzeka.com/wp-content/uploads/2023/03/jetson-orin-nano-datasheet-r4-web.pdf

23. NVIDIA Jetson Orin NX Series

    Datasheet - Open Zeka, accessed July 11, 2025, https://openzeka.com/wp-content/uploads/2022/03/Jetson-Orin-NX-Module-Series-Datasheet.pdf

24. Nvidia Jetson Orin NX 16GB Module - Tanna TechBiz, accessed July 11, 2025, https://tannatechbiz.com/nvidia-jetson-orin-nx-module-16gb.html
25. NVIDIA Jetson AGX Orin GPU: Technical Specs, Features, and Use Cases - server-parts.eu, accessed July 11, 2025, https://www.server-parts.eu/post/nvidia-jetson-agx-orin-gpu-specs
26. Buy the Latest Jetson Products - NVIDIA Developer, accessed July 11, 2025, https://developer.nvidia.com/buy-jetson
27. NVIDIA GPU architecture: The Art & Science of Speed. - Neysa, accessed July 11, 2025, https://neysa.ai/blog/nvidia-gpu-architecture/
28. Jetson TX2 Developer Kit - Waveshare Wiki, accessed July 11, 2025, https://www.waveshare.com/wiki/Jetson_TX2_Developer_Kit

29. NVIDIA Jetson TX2 Specs

    TechPowerUp GPU Database, accessed July 11, 2025, https://www.techpowerup.com/gpu-specs/jetson-tx2.c3231

30. NVIDIA’s Volta, Hopper, and Ampere: What They Do and Why They Matter - Uvation, accessed July 11, 2025, https://uvation.com/articles/nvidias-volta-hopper-and-ampere-what-they-do-and-why-they-matter
31. NVIDIA GPU Architecture: from Pascal to Turing to Ampere - WOLF Advanced Technology, accessed July 11, 2025, https://wolfadvancedtechnology.com/nvidia-gpu-architecture/
32. Comparison of Different NVIDIA GPU Architectures, accessed July 11, 2025, https://cloudfleet.ai/blog/cloud-native-how-to/2023-03-comparison-of-different-nvidia-gpu-rchitectures/
33. NVIDIA Ampere Unleashed: NVIDIA Announces New GPU Architecture, A100 GPU, and Accelerator - AnandTech, accessed July 11, 2025, https://www.anandtech.com/show/15801/nvidia-announces-ampere-architecture-and-a100-products

34. NVIDIA Jetson Xavier NX Benchmarks

    by Carlos Eduardo - Medium, accessed July 11, 2025, https://carlosedp.medium.com/nvidia-jetson-xavier-nx-benchmarks-b80c8c3daa0a

35. Deep Learning Accelerator (DLA) - NVIDIA Developer, accessed July 11, 2025, https://developer.nvidia.com/deep-learning-accelerator
36. Working with DLA - NVIDIA TensorRT Documentation, accessed July 11, 2025, https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/latest/inference-library/work-with-dla.html
37. What Is AI TOPS? How It Differs from TeraFLOPS. - C&T Solution Inc., accessed July 11, 2025, https://www.candtsolution.com/news_events-detail/tops-and-teraflops-in-AI/
38. What Does TOPS Mean and Does It Matter When I Buy a Laptop? - CNET, accessed July 11, 2025, https://www.cnet.com/tech/computing/what-does-tops-mean-and-does-it-matter-when-i-buy-a-laptop/
39. Order of execution impacting the power consumption values - NVIDIA Developer Forums, accessed July 11, 2025, https://forums.developer.nvidia.com/t/order-of-execution-impacting-the-power-consumption-values/336260
40. Jetson - Embedded AI Computing Platform - NVIDIA Developer, accessed July 11, 2025, https://developer.nvidia.com/embedded-computing
41. Jetson Nano - NVIDIA Developer, accessed July 11, 2025, https://developer.nvidia.com/embedded/jetson-nano
42. www.seeedstudio.com, accessed July 11, 2025, https://www.seeedstudio.com/NVIDIAr-Jetson-Nanotm-Developer-Kit-p-2916.html#:~:text=NVIDIA%20Jetson%20Nano%20Development%20Kit%20for%20%2489%20%2D%20Seeed%20Studio&text=It%20is%20recommended%20to%20buy,Jetson%2Dpowered%20AI%20platforms%20here.
43. NVIDIA Jetson Orin™ Nano Super Developer Kit - Seeed Studio, accessed July 11, 2025, https://www.seeedstudio.com/NVIDIAr-Jetson-Orintm-Nano-Developer-Kit-p-5617.html
44. Jetson NX Module price - NVIDIA Developer Forums, accessed July 11, 2025, https://forums.developer.nvidia.com/t/jetson-nx-module-price/175377
45. NVIDIA Jetson Xavier NX Developer Kit - ameriDroid, accessed July 11, 2025, https://ameridroid.com/products/nvidia-jetson-xavier-nx-developer-kit-1
46. Jetson Xavier NX and Jetson Xavier NX development kit - NVIDIA Developer Forums, accessed July 11, 2025, https://forums.developer.nvidia.com/t/jetson-xavier-nx-and-jetson-xavier-nx-development-kit/173486
47. New Jetson software, modules and pricing - NVIDIA Developer Forums, accessed July 11, 2025, https://forums.developer.nvidia.com/t/new-jetson-software-modules-and-pricing/76441
48. NVIDIA Announces Availability of Jetson AGX Orin Developer Kit to Advance Robotics and Edge AI, accessed July 11, 2025, https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-availability-of-jetson-agx-orin-developer-kit-to-advance-robotics-and-edge-ai
49. NVIDIA Jetson AGX Orin 64GB Developer Kit - SparkFun Electronics, accessed July 11, 2025, https://www.sparkfun.com/nvidia-jetson-agx-orin-64gb-developer-kit.html
50. NVIDIA Jetson Nano Module, Small AI SOM, with 16GB EMMC - Waveshare, accessed July 11, 2025, https://www.waveshare.com/jetson-nano-module.htm
51. NVIDIA Jetson Nano Module - 900-13448-0020-000 - Silicon Highway, accessed July 11, 2025, https://www.siliconhighwaydirect.com/product-p/900-13448-0020-000.htm
52. NVIDIA Jetson Linux Developer Guide : Clock Frequency and Power Management, accessed July 11, 2025, https://docs.nvidia.com/jetson/archives/l4t-archived/l4t-3275/Tegra%20Linux%20Driver%20Package%20Development%20Guide/power_management_nano.html
53. NVIDIA Jetson Linux Developer Guide : Clock Frequency and Power Management, accessed July 11, 2025, https://docs.nvidia.com/jetson/archives/l4t-archived/l4t-3275/Tegra%20Linux%20Driver%20Package%20Development%20Guide/power_management_jetson_xavier.html
54. NVIDIA Jetson Linux Developer Guide : Clock Frequency and Power Management, accessed July 11, 2025, https://docs.nvidia.com/jetson/archives/l4t-archived/l4t-3275/Tegra%20Linux%20Driver%20Package%20Development%20Guide/power_management_tx2_32.html
55. Jetson Orin NX Series and Jetson AGX Orin Series - NVIDIA Docs, accessed July 11, 2025, https://docs.nvidia.com/jetson/archives/r35.1/DeveloperGuide/text/SD/PlatformPowerAndPerformance/JetsonOrinNxSeriesAndJetsonAgxOrinSeries.html
56. Jetson Xavier NX - Geekworm Wiki, accessed July 11, 2025, http://wiki.geekworm.com/Jetson_Xavier_NX
57. Tuning Jetson Xavier’s Performance - RidgeRun, accessed July 11, 2025, https://www.ridgerun.com/post/tuning-jetson-xavier-s-performance
58. NVIDIA Jetson Xavier AGX - RidgeRun Developer Wiki, accessed July 11, 2025, https://developer.ridgerun.com/wiki/index.php/Xavier/JetPack_5.0.2/Performance_Tuning/Tuning_Power
59. NVIDIA Jetson Orin NX - Performance Tuning by Tuning Power - RidgeRun Developer Wiki, accessed July 11, 2025, https://developer.ridgerun.com/wiki/index.php/NVIDIA_Jetson_Orin_NX/JetPack_5.1.1/Performance_Tuning/Tuning_Power
60. NVIDIA Jetson Xavier NX SoM Overview - RidgeRun Developer Wiki, accessed July 11, 2025, https://developer.ridgerun.com/wiki/index.php/Jetson_Xavier_NX/Introduction/Overview
61. Measuring maximum power consumption - Jetson AGX Orin - NVIDIA Developer Forums, accessed July 11, 2025, https://forums.developer.nvidia.com/t/measuring-maximum-power-consumption/319008
62. Jetson Nano - Power Management - YouTube, accessed July 11, 2025, https://www.youtube.com/watch?v=UMJfYkCqmo4
63. Increasing the Energy Efficiency of FFTs on GPUs for Real-time Edge Computing - arXiv, accessed July 11, 2025, https://arxiv.org/pdf/2009.06009
64. Optimizing the Performance of NVIDIA Jetson SOMs - Allied Vision, accessed July 11, 2025, https://cdn.alliedvision.com/fileadmin/content/documents/products/software/software/embedded/Optimizing-Performance-Jetson_appnote.pdf
65. Jetson Xavier™ NX - series and - NVIDIA Docs, accessed July 11, 2025, https://docs.nvidia.com/jetson/archives/r34.1/DeveloperGuide/text/SD/PlatformPowerAndPerformance/JetsonXavierNxSeriesAndJetsonAgxXavierSeries.html
66. What Is Super Mode on NVIDIA Jetson Orin Nano and NX in JetPack 6.2 SDK Release?, accessed July 11, 2025, https://premioinc.com/blogs/blog/what-is-super-mode-on-nvidia-jetson-orin-nano-and-nx-in-jetpack-6-2-sdk-release
67. NVIDIA Jetson Xavier NX Developer Kit, Small AI Supercomputer for Embedded and Edge Systems - Waveshare, accessed July 11, 2025, https://www.waveshare.com/jetson-xavier-nx-developer-kit.htm
68. Just Super! $249 Jetson Orin Nano Super Developer Kit - JetsonHacks, accessed July 11, 2025, https://jetsonhacks.com/2024/12/17/jetson-orin-nano-super-developer-kit/

69. Jetson Orin NX AI Development Kit For Embedded And Edge Systems, Options for 8GB/16GB Memory Jetson Orin NX Module

    JETSON-ORIN-NX-DEV-KIT - Waveshare, accessed July 11, 2025, https://www.waveshare.com/jetson-orin-nx-16g-dev-kit.htm

70. Is the Nvidia Jetson AGX Orin any good? : r/LocalLLaMA - Reddit, accessed July 11, 2025, https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/17obem7/is_the_nvidia_jetson_agx_orin_any_good/