지난 10년간 인공지능(AI) 기술은 클라우드 기반의 대규모 연산 인프라를 중심으로 발전해왔다. 그러나 자율주행차, 로봇 공학, 스마트 팩토리, 지능형 영상 분석(Intelligent Video Analytics, IVA) 등 실시간 반응성과 데이터 보안이 핵심적인 분야가 부상하면서, 데이터가 생성되는 현장에서 직접 AI를 처리하는 ‘엣지 AI 컴퓨팅(Edge AI Computing)’의 중요성이 폭발적으로 증가하였다.1 클라우드에 의존하지 않는 온디바이스(On-device) AI는 네트워크 지연 시간을 제거하고, 데이터 전송 비용을 절감하며, 민감한 정보의 외부 유출을 원천적으로 차단하는 등 명확한 이점을 제공한다. 이러한 시대적 요구에 부응하여, NVIDIA는 Jetson 플랫폼을 통해 임베디드 AI 시장을 선도해왔다.
Jetson 플랫폼은 초소형 AI 컴퓨터인 Jetson Nano, 전력 효율에 중점을 둔 TX2, 그리고 고성능 AI 시대를 연 Xavier 시리즈에 이르기까지 꾸준히 진화해왔다. 이 계보를 잇는 Orin 시리즈는 이전 세대와는 차원을 달리하는 비약적인 성능 향상을 이루었으며, 그중에서도 Jetson Orin NX는 성능, 전력 효율, 그리고 물리적 크기(폼팩터)라는 세 가지 핵심 요소 사이에서 최적의 균형점을 찾아낸 모델로 평가받는다.1 Orin NX는 이전 세대인 Jetson Xavier NX 대비 최대 5배에 달하는 AI 연산 성능을 동일한 폼팩터에 구현함으로써, 다양한 산업 분야에서 차세대 엣지 AI 솔루션의 핵심 부품으로 주목받고 있다.8
본 보고서는 NVIDIA Jetson Orin NX의 기술적 실체를 다각도에서 심층적으로 분석하고, 그 잠재력과 한계를 객관적으로 평가하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 아키텍처의 구조적 특성부터 정량적 성능 벤치마크, 경쟁 플랫폼과의 비교, 개발 생태계의 핵심인 JetPack SDK, 그리고 실제 산업 적용 사례에 이르기까지 포괄적인 고찰을 수행하고자 한다.
이 분석 과정에서 드러나는 중요한 사실은, Jetson Orin NX의 가치가 단순히 고정된 하드웨어 사양에만 있지 않다는 점이다. 동일한 하드웨어에서도 소프트웨어 최적화 수준에 따라 성능이 수 배 이상 차이를 보이는 현상은 Orin NX가 ‘소프트웨어 정의 성능(Software-Defined Performance)’ 시대의 개막을 알리는 플랫폼임을 시사한다.11 즉, 하드웨어의 잠재력을 최대한 끌어내는 것은 NVIDIA의 소프트웨어 스택, 특히 CUDA와 TensorRT에 대한 개발자의 이해도와 활용 능력에 달려있다. 이는 엣지 AI 시장의 경쟁 패러다임이 단순한 하드웨어 스펙 경쟁에서 포괄적인 소프트웨어 생태계 경쟁으로 전환되고 있음을 보여주는 명백한 증거이다.
더 나아가, NVIDIA는 Orin 제품군을 엔트리 레벨인 Orin Nano, 미드레인지인 Orin NX, 그리고 하이엔드인 AGX Orin으로 명확하게 세분화하였다.1 이러한 세분화는 단순히 성능의 차이를 넘어, 7-15W, 10-25W, 15-60W 등 뚜렷하게 구분되는 전력 소모 구간(TDP)을 기준으로 이루어진다.13 이는 배터리로 구동되는 드론부터 안정적인 전원을 사용하는 산업용 로봇에 이르기까지, 각기 다른 운영 환경과 제약 조건을 가진 애플리케이션 시장을 정밀하게 공략하기 위한 전략이다. 결과적으로 NVIDIA는 전체 엣지 AI 시장을 포괄하는 강력한 포트폴리오를 구축함으로써, 개발자들이 특정 요구사항에 맞는 최적의 솔루션을 자사 생태계 내에서 선택하도록 유도하고, 이를 통해 강력한 시장 지배력과 고객 락인(Lock-in) 효과를 창출하고 있다. 본 보고서는 이러한 기술적, 전략적 맥락 속에서 Jetson Orin NX의 진정한 가치를 탐색할 것이다.
NVIDIA Jetson Orin NX는 신용카드보다 작은 69.6mm x 45mm 크기의 시스템-온-모듈(System-on-Module, SoM)에 AI 슈퍼컴퓨터급 성능을 집약한 기술의 결정체이다.6 그 핵심에는 다양한 연산 작업을 가장 효율적으로 처리하도록 설계된 이기종 컴퓨팅(Heterogeneous Computing) 아키텍처가 자리 잡고 있다. 이 아키텍처는 단순히 강력한 GPU를 탑재하는 것을 넘어, CPU, AI 가속기, 메모리, 멀티미디어 엔진 등 모든 자원을 유기적으로 결합하여 시스템 전체의 성능과 전력 효율을 극대화하는 데 초점을 맞추고 있다.
Orin NX의 연산 능력은 범용 연산을 담당하는 CPU와 병렬 처리에 특화된 GPU가 유기적으로 협력하는 구조를 기반으로 한다.
Orin NX의 심장부에는 서버 및 데이터센터용 GPU에 사용되는 것과 동일한 NVIDIA Ampere 아키텍처 기반의 GPU가 탑재되어 있다. 이 GPU는 1024개의 CUDA 코어와 32개의 3세대 텐서 코어(Tensor Core)를 포함하며, 이전 세대인 Volta 아키텍처 대비 와트당 성능 및 면적당 성능이 비약적으로 향상되었다.1
CUDA 코어는 대규모 병렬 연산을 수행하는 기본 단위로서, 딥러닝 모델의 복잡한 행렬 연산을 가속화한다. 특히 주목할 점은 3세대 텐서 코어이다. 이 텐서 코어는 AI 추론 성능을 극대화하기 위한 두 가지 핵심 기술, 즉 희소성(Sparsity)과 TF32(TensorFloat-32) 데이터 형식을 하드웨어 수준에서 지원한다. 희소성은 AI 모델의 가중치 행렬에서 중요도가 낮은 0에 가까운 값들을 제거하여 연산량을 줄이는 기술로, Ampere 텐서 코어는 이를 활용해 이론적으로 처리량을 최대 2배까지 높일 수 있다.6 TF32는 32비트 부동소수점(FP32)의 넓은 동적 범위와 16비트 부동소수점(FP16)의 빠른 연산 속도를 결합한 새로운 데이터 형식으로, AI 워크로드에서 요구되는 정밀도를 유지하면서도 연산 속도를 크게 향상시킨다.6
GPU가 AI 연산의 주역이라면, Arm Cortex-A78AE CPU는 시스템의 지휘관 역할을 수행한다. 16GB 메모리 모델은 8코어, 8GB 모델은 6코어의 고성능 64비트 CPU를 탑재하고 있다.5 이 CPU는 운영체제 구동, 데이터 입출력 관리, AI 모델의 전후 처리, 그리고 GPU가 처리하지 않는 일반적인 연산 작업을 담당한다.
여기서 주목해야 할 부분은 ‘AE(Automotive Enhanced)’라는 접미사이다. 이는 해당 CPU가 자동차 등급의 기능 안전(Functional Safety) 요구사항을 충족하도록 설계되었음을 의미한다.14 분할-잠금(Split-Lock) 기능과 같은 안전 메커니즘을 내장하여, 시스템 오류 발생 가능성을 최소화하고 신뢰성을 극대화한다. 이러한 특성은 자율주행차뿐만 아니라, 오작동이 치명적인 결과를 초래할 수 있는 산업용 로봇이나 의료 장비와 같은 미션 크리티컬(Mission-critical) 애플리케이션에 Orin NX가 최적의 솔루션임을 보여준다.
Orin NX는 GPU 외에도 특정 작업을 더욱 효율적으로 처리하기 위한 전용 하드웨어 가속기와 고속 메모리 시스템을 갖추고 있다.
NVDLA는 컨볼루션 신경망(CNN)과 같은 특정 딥러닝 연산을 매우 높은 전력 효율로 처리하도록 설계된 고정 기능 하드웨어 가속기이다. 16GB 모델은 2개, 8GB 모델은 1개의 2세대 NVDLA를 탑재하고 있다.5 NVDLA의 가장 큰 장점은 전력 효율성으로, 동일한 작업을 수행할 때 GPU 대비 와트당 3~5배 더 높은 성능을 제공하는 것으로 알려져 있다.19
개발자는 NVIDIA의 소프트웨어 스택을 통해 특정 AI 모델의 일부 또는 전체를 NVDLA에서 실행하도록 지정할 수 있다. 이를 통해 GPU는 더 복잡하고 유연성이 요구되는 작업을 처리하는 동안, NVDLA는 표준화된 추론 작업을 병렬로 처리하여 시스템 전체의 처리량(throughput)을 극대화하고 전력 소모를 최소화할 수 있다.
고성능 AI 연산은 방대한 양의 데이터를 신속하게 처리 장치로 공급하는 능력에 크게 의존한다. Orin NX는 128비트의 넓은 인터페이스를 통해 초당 102.4 기가바이트(GB/s)에 달하는 압도적인 메모리 대역폭을 제공하는 LPDDR5 메모리를 탑재했다.5 이는 이전 세대인 Jetson Xavier NX에 사용된 LPDDR4x 메모리 대비 약 2배 빠른 속도로, 고해상도 카메라 센서에서 들어오는 대용량 데이터나 거대한 AI 모델의 가중치를 GPU로 지연 없이 전송하여 데이터 병목 현상을 최소화하는 데 결정적인 역할을 한다.
데스크톱 그래픽 카드에 주로 사용되는 GDDR6와 같은 고성능 메모리 대신 저전력(Low-Power) 특성을 가진 LPDDR5를 채택한 것은, 10W에서 25W 사이의 엄격한 전력 예산 내에서 작동해야 하는 엣지 디바이스의 특성을 고려한 전략적 선택이다.16
현대의 엣지 AI 시스템은 단순히 연산만 수행하는 것이 아니라, 다양한 센서로부터 데이터를 입력받고 처리 결과를 출력하는 허브 역할을 해야 한다. Orin NX는 이를 위해 강력한 멀티미디어 엔진과 풍부한 입출력(I/O) 인터페이스를 갖추고 있다.
Orin NX는 H.265(HEVC), H.264, AV1 등 최신 비디오 코덱을 하드웨어적으로 가속하는 전용 비디오 엔진을 내장하고 있다. 16GB 모델 기준으로, 최대 1개의 8K 30fps 비디오 스트림을 디코딩하거나, 동시에 18개의 1080p 30fps 스트림을 처리할 수 있다. 인코딩 능력 또한 최대 1개의 4K 60fps 또는 12개의 1080p 30fps 스트림을 지원한다.5
이러한 강력한 멀티미디어 처리 능력은 다수의 카메라를 사용하는 지능형 영상 분석(IVA) 시스템에서 핵심적인 역할을 한다. CPU의 부하 없이 여러 비디오 스트림을 동시에 디코딩하여 AI 모델에 입력으로 제공하고, 분석 결과를 다시 인코딩하여 저장하거나 전송할 수 있기 때문이다.
Orin NX는 다양한 최신 주변기기와의 연결을 위해 풍부한 고속 I/O를 제공한다. 최대 8레인(lane)을 지원하는 MIPI CSI-2 인터페이스는 여러 대의 고해상도 카메라를 직접 연결할 수 있게 해주며, PCIe Gen 4 인터페이스는 고속 NVMe SSD나 5G 통신 모뎀과 같은 고대역폭 장치를 위한 통로를 제공한다. 이 외에도 USB 3.2 Gen2, 기가비트 이더넷 등 필수적인 인터페이스를 모두 갖추고 있어, 복잡한 엣지 AI 시스템을 구축하는 데 필요한 확장성을 완벽하게 지원한다.5
Orin NX는 애플리케이션의 요구사항에 따라 전력 소모와 성능 수준을 동적으로 조절할 수 있는 유연성을 제공한다. 16GB 모델의 경우 10W, 15W, 25W의 세 가지 기본 전력 모드를 지원하며, 8GB 모델은 10W, 15W, 20W 모드를 지원한다.5 예를 들어, 배터리 수명이 중요한 드론 애플리케이션에서는 10W 모드로 장시간 작동을 보장하고, 최대 성능이 필요한 산업용 로봇에서는 25W 모드로 AI 연산 능력을 극대화할 수 있다.
Orin NX 모듈은 69.6mm x 45mm의 컴팩트한 크기와 표준 260핀 SO-DIMM 커넥터를 채택했다.5 이 폼팩터는 이전 세대인 Jetson Xavier NX 및 Orin 제품군의 엔트리 모델인 Orin Nano와 물리적으로 동일하며 핀 호환성을 유지한다.21 이는 매우 중요한 설계적 고려사항으로, 기존에 Xavier NX 기반으로 제품을 개발했던 기업들이 캐리어 보드(carrier board)의 재설계 없이 Orin NX 모듈로 교체하여 손쉽게 성능을 업그레이드할 수 있게 해준다. 이는 개발 비용과 시간을 획기적으로 절감시키는 강력한 이점이다.
이처럼 Orin NX의 아키텍처는 단순히 강력한 단일 프로세서를 탑재하는 방식을 넘어, 각기 다른 특성을 가진 연산 유닛들이 ‘전문화된 분업’ 체계를 통해 시스템 전체의 효율을 극대화하도록 설계되었다. 유연하고 복잡한 AI 연산은 GPU의 텐서 코어가, 표준화된 CNN 추론은 NVDLA가, 비디오 스트림 처리는 NVENC/NVDEC이, 그리고 시스템 제어 및 일반 작업은 Arm CPU가 담당하는 구조이다. 이러한 분업 체계는 각 연산 유닛이 자신이 가장 잘하는 작업에만 집중하게 함으로써, 시스템 전체의 전력 소모를 최적화하면서도 총 처리량을 극대화한다. 따라서 개발자가 Orin NX의 진정한 성능을 이끌어내기 위해서는 이러한 이기종 아키텍처의 특성을 깊이 이해하고, 애플리케이션의 각 작업을 가장 적합한 연산 유닛에 할당하는 최적화 과정이 필수적이라 할 수 있다.
Jetson Orin NX의 아키텍처가 이론적으로 얼마나 뛰어난 잠재력을 가졌는지 살펴보았다면, 이제는 그 잠재력이 실제 애플리케이션에서 어떻게 발현되는지를 정량적으로 평가할 차례이다. AI 성능을 나타내는 지표와 표준 벤치마크, 그리고 실제 널리 사용되는 모델을 통한 성능 측정을 통해 Orin NX의 실질적인 능력을 심층적으로 분석한다.
NVIDIA는 Jetson Orin NX 16GB 모델의 AI 성능을 최대 100 TOPS (Trillions of Operations Per Second), 8GB 모델은 최대 70 TOPS로 명시하고 있다.5 여기서 ‘TOPS’는 1초에 수행할 수 있는 조(兆) 단위의 연산 횟수를 의미하며, AI 칩의 연산 능력을 나타내는 대표적인 지표로 사용된다. 그러나 이 수치를 해석할 때는 몇 가지 중요한 전제 조건을 이해해야 한다.
첫째, 이 최고 성능 수치는 대부분 8비트 정수(INT8) 연산 정밀도를 기준으로 한다.
둘째, Ampere 아키텍처의 하드웨어적 특징인 ‘구조적 희소성(Structured Sparsity)’을 최대로 활용했을 때의 값이다.6
희소성은 AI 모델의 가중치에서 불필요한 0 값들을 제거하여 연산량을 줄이는 기술로, 이론적으로 처리량을 2배까지 높일 수 있다.6 따라서 모든 가중치가 유효한 값을 가지는 ‘밀집(Dense)’ 모델을 실행할 경우, Orin NX 16GB의 성능은 50 TOPS가 된다.6 실제 애플리케이션에서는 모델의 특성에 따라 희소성의 이점을 누릴 수 있는 정도가 다르므로, 100 TOPS는 이론적 최대치이며 50 TOPS가 보다 보수적이고 일반적인 성능 지표라 할 수 있다.
업계 표준 AI 벤치마크인 MLPerf는 실제와 유사한 워크로드를 사용하여 다양한 하드웨어 플랫폼 간의 성능을 공정하게 비교할 수 있는 신뢰성 높은 데이터를 제공한다. MLPerf Inference v3.1 벤치마크 결과에 따르면, Jetson Orin NX 16GB는 엣지 디바이스 부문에서 인상적인 성능을 기록했다.
객체 탐지(Object Detection)는 엣지 AI의 가장 대표적인 활용 사례이며, YOLO(You Only Look Once)는 이 분야에서 가장 널리 사용되는 모델 중 하나이다. 따라서 YOLO 최신 버전인 YOLOv8의 실행 성능은 Orin NX의 실제 비전 AI 처리 능력을 가늠하는 중요한 척도가 된다.
Seeed Studio가 Orin NX 16GB 모듈을 탑재한 reComputer J4012에서 수행한 벤치마크 결과는 소프트웨어 최적화의 중요성을 명확하게 보여준다.11 동일한 YOLOv8 모델을 실행하더라도, 딥러닝 프레임워크인 PyTorch 환경에서 직접 실행하는 것과 NVIDIA의 추론 최적화 라이브러리인 TensorRT를 통해 최적화된 엔진으로 실행하는 것 사이에는 극적인 성능 차이가 발생했다.
특히, TensorRT를 사용하여 모델을 8비트 정수(INT8) 정밀도로 양자화(quantization)했을 때 가장 높은 성능을 기록했다. 이는 Orin NX의 Ampere 텐서 코어가 INT8 연산에 가장 최적화되어 있음을 보여주는 결과이다. 예를 들어, 가장 무겁고 정확도가 높은 YOLOv8x 모델조차도 INT8 최적화를 통해 실시간 처리가 가능한 수준의 초당 프레임 수(FPS)를 달성할 수 있었다. 이는 Orin NX의 하드웨어 잠재력을 최대한 이끌어내기 위해서는 TensorRT를 활용한 모델 최적화 과정이 선택이 아닌 필수임을 의미한다.
| YOLOv8 모델 | PyTorch (FPS) | TensorRT FP32 (FPS) | TensorRT FP16 (FPS) | TensorRT INT8 (FPS) | |
|---|---|---|---|---|---|
| YOLOv8n | ~50 | ~120 | ~200 | ~280 | |
| YOLOv8s | ~40 | ~90 | ~150 | ~220 | |
| YOLOv8m | ~25 | ~50 | ~90 | ~130 | |
| YOLOv8l | ~18 | ~35 | ~60 | ~90 | |
| YOLOv8x | ~12 | ~25 | ~45 | ~65 |
주: 상기 FPS 값은 11의 그래프 데이터를 기반으로 한 추정치임.
이 벤치마크 결과가 시사하는 바는 명확하다. 단순히 학습된 AI 모델(예: PyTorch의 .pt 파일)을 그대로 가져와 실행하는 방식으로는 Orin NX의 강력한 하드웨어 성능의 극히 일부만을 활용하게 된다. 개발자는 반드시 모델을 ONNX(Open Neural Network Exchange)와 같은 표준 형식으로 변환한 후, TensorRT의 trtexec 도구나 API를 사용하여 해당 모델과 타겟 하드웨어에 맞는 최적의 추론 엔진(.engine 파일)을 생성하는 과정을 거쳐야 한다. 이 과정에는 INT8 양자화를 위한 보정(calibration) 데이터셋 준비와 같은 추가적인 노력이 필요할 수 있으나, 그 결과로 얻어지는 성능 향상은 이러한 복잡성을 상쇄하고도 남는다. 결국 Orin NX 기반의 프로젝트 성공 여부는 AI 모델 개발 능력뿐만 아니라, NVIDIA의 최적화 도구 체인에 대한 깊이 있는 기술 역량 확보에 달려있다.
NVIDIA는 Orin NX 16GB가 이전 세대의 동일 폼팩터 제품인 Jetson Xavier NX 대비 최대 5배의 AI 성능을 제공한다고 공식적으로 밝히고 있다.5 이 수치는 아키텍처의 발전(Volta → Ampere), CUDA 코어 및 텐서 코어의 증가, 메모리 대역폭 향상 등 하드웨어 전반의 개선에 기인한다.
실제 애플리케이션 벤치마크에서도 상당한 성능 향상이 관찰된다. NVIDIA가 PeopleNet, ActionRecognitionNet 등 여러 컴퓨터 비전 모델의 성능을 종합하여 기하 평균을 낸 결과, 초기 소프트웨어인 JetPack 5.1 환경에서 Orin NX는 Xavier NX 대비 약 2.1배의 성능 향상을 보였다.8 NVIDIA는 향후 JetPack SDK와 TensorRT의 지속적인 최적화를 통해 이 성능 격차가 밀집(Dense) 연산 기준으로 3.1배 수준까지 점차 확대될 것으로 예상하고 있다.8 이는 Jetson 플랫폼의 성능이 하드웨어의 출시 시점에 고정되는 것이 아니라, 소프트웨어 스택의 성숙도에 따라 지속적으로 향상된다는 점을 보여주는 중요한 대목이다.
NVIDIA는 Jetson Orin 제품군을 Nano, NX, AGX라는 세 가지 라인업으로 세분화하여 출시했다. 이는 단일 제품으로 모든 시장의 요구를 충족시키려는 시도 대신, 성능, 전력 소비, 가격, 폼팩터 등 다양한 요구사항에 맞춰 최적화된 솔루션을 제공함으로써 전체 엣지 AI 시장을 공략하려는 정교한 전략의 일환이다. 이 장에서는 Orin NX가 제품군 내에서 차지하는 독특하고 중요한 위치를 분석한다.
Jetson Orin Nano는 Orin 제품군의 엔트리 레벨을 담당하는 모델이다. 최대 40 TOPS의 AI 성능을 7W에서 15W 사이의 매우 낮은 전력으로 제공하여, 비용 효율성과 저전력 구동이 최우선 과제인 애플리케이션에 적합하다.15 반면, Orin NX는 최대 100 TOPS의 성능을 10W에서 25W의 전력 범위에서 제공하여 한 단계 높은 성능을 요구하는 시장을 목표로 한다.
두 모듈 간의 가장 결정적인 차이는 단순한 연산 성능 수치를 넘어 기능적인 부분에 있다. Orin Nano에는 딥러닝 추론을 위한 전용 하드웨어 가속기인 NVDLA와 하드웨어 비디오 인코더(NVENC)가 탑재되어 있지 않다.24 이는 Orin Nano가 비디오 인코딩 작업을 전적으로 CPU 코어에 의존해야 함을 의미하며, 다수의 비디오 스트림을 실시간으로 처리해야 하는 지능형 영상 분석(IVA) 애플리케이션에는 상당한 제약으로 작용한다. 반면, Orin NX는 최대 2개의 NVDLA와 강력한 비디오 인코더/디코더를 모두 갖추고 있어, 복잡한 AI 비전 파이프라인을 효율적으로 처리하는 데 훨씬 유리하다.5
그럼에도 불구하고 두 모듈은 동일한 69.6mm x 45mm의 260핀 SO-DIMM 폼팩터를 공유한다.21 이는 개발자에게 매우 중요한 유연성을 제공한다. 즉, Orin Nano를 사용하여 비용 효율적인 프로토타입이나 엔트리 레벨 제품을 개발한 후, 시장의 요구에 따라 더 높은 성능이 필요해지면 동일한 하드웨어 설계(캐리어 보드)를 그대로 유지한 채 Orin NX 모듈로 교체하여 성능을 업그레이드할 수 있는 명확한 마이그레이션 경로를 제공한다.
Jetson AGX Orin은 Orin 제품군의 플래그십 모델로, 타협 없는 최고 수준의 성능을 제공한다. 최대 275 TOPS의 AI 성능, 12코어 CPU, 2048개의 CUDA 코어, 최대 64GB의 메모리 등 데스크톱 수준의 사양을 갖추고 있으며, 15W에서 60W에 이르는 넓은 전력 범위에서 작동한다.12
AGX Orin과 비교했을 때, Orin NX의 가장 큰 차별점은 컴팩트한 폼팩터(69.6x45mm vs 100x87mm)와 낮은 전력 소모 프로파일이다.21 이러한 크기, 무게, 전력(Size, Weight, and Power; SWaP)의 이점은 드론, 휴대용 의료기기, 소형 로봇 등 물리적, 전력적 제약이 극심한 애플리케이션에서 Orin NX를 거의 유일한 대안으로 만든다.8
반면, AGX Orin은 더 많은 PCIe 레인, 10GbE 고속 이더넷 지원, 256비트의 더 넓은 메모리 인터페이스 등 확장성 측면에서 명백한 우위를 가진다.21 이는 다수의 고해상도 센서(카메라, LiDAR, Radar 등)로부터 방대한 데이터를 동시에 입력받고 고속 네트워크를 통해 외부와 통신해야 하는 자율주행차의 메인 컴퓨터나, 여러 AI 워크로드를 중앙에서 처리하는 엣지 서버와 같은 고성능 애플리케이션에 더 적합하다.
각 모듈의 기술적 특성을 바탕으로 최적의 적용 시나리오를 정리하면 다음과 같다.
| 기능 | Jetson Orin Nano | Jetson Orin NX | Jetson AGX Orin |
|---|---|---|---|
| AI 성능 (희소 INT8) | 최대 40 TOPS | 최대 100 TOPS | 최대 275 TOPS |
| GPU | 최대 1024-코어 Ampere | 1024-코어 Ampere | 최대 2048-코어 Ampere |
| 텐서 코어 | 최대 32개 | 32개 | 최대 64개 |
| CPU | 6-코어 Cortex-A78AE | 최대 8-코어 Cortex-A78AE | 최대 12-코어 Cortex-A78AE |
| DLA | 없음 | 최대 2x NVDLA v2 | 2x NVDLA v2 |
| 비디오 인코더 | 없음 (CPU 기반) | 1x 4K60 (H.265) | 2x 4K60 (H.265) |
| 메모리 | 4GB / 8GB LPDDR5 | 8GB / 16GB LPDDR5 | 32GB / 64GB LPDDR5 |
| 전력 소비 | 7W - 15W | 10W - 25W | 15W - 60W |
| 폼팩터 | 69.6x45mm (SO-DIMM) | 69.6x45mm (SO-DIMM) | 100x87mm (699-pin) |
| 주요 적용 분야 | 스마트 카메라, IoT 게이트웨이, 입문용 로보틱스, 교육 | 드론, 산업 자동화, IVA, 휴대용 의료기기 | 자율주행차, 하이엔드 로보틱스, 엣지 AI 서버 |
이러한 포지셔닝 전략에서 Orin Nano와 Orin NX 간의 ‘핀 호환성’은 단순한 물리적 특성을 넘어, 기업의 제품 개발 로드맵과 재고 관리(SKU) 전략에 직접적인 영향을 미치는 핵심적인 비즈니스 가치를 제공한다. 기업은 단 하나의 캐리어 보드 설계만으로 엔트리 레벨 제품(Nano 탑재)과 퍼포먼스 레벨 제품(NX 탑재)을 모두 시장에 출시할 수 있다. 이는 개발 비용과 시간을 크게 절감시킬 뿐만 아니라, 시장 수요 변화에 따라 유연하게 제품 라인업을 조정할 수 있는 민첩성을 부여한다. 예를 들어, 초기에는 가격에 민감한 시장을 공략하기 위해 Nano 기반 제품을 출시하고, 추후 고성능을 요구하는 고객층이 형성되면 동일한 하드웨어에 NX 모듈만 교체하여 공급하는 전략이 가능하다. 이는 기술적 편의성을 넘어, 기업이 시장 변화에 효과적으로 대응하고 제품 포트폴리오를 효율적으로 관리할 수 있게 하는 강력한 전략적 이점이라 할 수 있다.
Jetson Orin NX의 시장 내 위치를 정확히 파악하기 위해서는 동급의 다른 엣지 AI 플랫폼과의 직접적인 비교가 필수적이다. 현재 시장에서 가장 널리 사용되는 대안 중 하나는 저렴한 범용 싱글 보드 컴퓨터(SBC)인 Raspberry Pi에 Google의 AI 가속기인 Coral TPU를 결합한 조합이다. 이 장에서는 두 플랫폼을 성능, 전력 효율, 유연성, 생태계 등 다양한 측면에서 비교 분석한다.
두 플랫폼은 엣지에서 AI 추론을 수행한다는 공통된 목표를 가지고 있지만, 그 목표를 달성하기 위한 접근 방식과 아키텍처 철학에서 근본적인 차이를 보인다.
객관적인 성능 비교를 위해 YOLOv5 객체 탐지 모델을 사용한 벤치마크 결과를 살펴보면, Jetson Orin NX는 약 41.8 FPS(초당 프레임 수)를 기록한 반면, Raspberry Pi 5와 Coral USB TPU 조합은 약 21.5 FPS를 기록했다.26 이는 동일한 작업에 대해 Orin NX가 거의 두 배에 가까운 처리량을 보여준다는 것을 의미한다. 이러한 성능 차이는 Orin NX의 강력한 Ampere 아키텍처 GPU와 102.4 GB/s에 달하는 넓은 메모리 대역폭이 복잡한 AI 모델의 전체 파이프라인을 효율적으로 처리하는 데 기인한다. 반면, Raspberry Pi와 Coral TPU 조합은 호스트 CPU(Raspberry Pi)와 가속기(Coral TPU) 간의 데이터 전송(주로 USB 인터페이스를 통해)에서 발생하는 오버헤드가 성능의 병목으로 작용할 수 있다.
전력 효율성 측면에서는 Google Coral TPU가 매우 뛰어난 성능을 보인다. Coral USB 가속기는 약 2W의 낮은 전력으로 작동한다.27 그러나 시스템 전체의 전력 소비와 발열을 고려해야 한다. 벤치마크에 따르면, 부하 상태에서 Orin NX 시스템은 약 10.6W를 소비하며 45°C의 안정적인 온도를 유지한 반면, Raspberry Pi 5와 Coral TPU 시스템은 총 8.3W를 소비했지만 Raspberry Pi 5 보드 자체의 온도가 능동 냉각 장치 없이는 최대 80°C까지 치솟는 심각한 발열 문제를 보였다.26 고온은 부품의 수명을 단축시키고 스로틀링(throttling)으로 인한 성능 저하를 유발할 수 있으므로, 24시간 안정적인 작동이 요구되는 산업용 환경에서는 Orin NX의 통합된 열 관리 솔루션이 더 큰 신뢰성을 제공할 수 있다.
가장 근본적인 차이점은 모델 지원의 유연성에 있다. Jetson Orin NX는 NVIDIA의 CUDA 플랫폼을 기반으로 하므로, PyTorch, TensorFlow, ONNX 등 거의 모든 주요 딥러닝 프레임워크로 개발된 모델을 가속할 수 있다.27 개발자는 복잡한 커스텀 레이어를 포함한 최신 AI 모델을 비교적 자유롭게 배포할 수 있다.
반면, Google Coral TPU는 TensorFlow Lite 프레임워크로 만들어지고, 8비트 정수(INT8)로 양자화된 모델을 가속하는 데 특화된 ASIC(주문형 반도체)이다.27 이는 지원되는 모델의 종류와 구조에 상당한 제약이 있음을 의미한다. 예를 들어, 순환 신경망(RNN)과 같은 특정 유형의 모델은 Coral TPU에서 효율적으로 가속되지 않을 수 있으며 28, 개발자는 반드시 Google이 제공하는 컴파일러를 통해 모델을 Coral TPU에 맞는 형식으로 변환해야 한다.
이러한 차이는 두 플랫폼의 근본적인 설계 철학을 보여준다. Orin NX의 Ampere GPU는 그래픽 처리, 범용 병렬 컴퓨팅(CUDA), AI 추론(Tensor Cores) 등 다양한 작업을 유연하게 수행할 수 있는 ‘범용 가속기’에 가깝다.6 반면 Coral의 Edge TPU는 오직 TensorFlow Lite 모델의 추론 연산만을 위해 설계된 ‘특화된 가속기’이다.27 따라서 프로젝트의 목표가 지원되는 단일 TensorFlow Lite 모델을 매우 낮은 전력으로 실행하는 것이라면 Coral이 적합할 수 있다. 그러나 여러 개의 다양한 모델을 동시에 실행하거나, 비전 처리 외에 다른 CUDA 가속 작업이 필요하거나, 향후 AI 모델 변경에 대한 유연성이 중요한 상업적 제품 개발에서는 Orin NX가 압도적으로 유리한 선택이 된다.
NVIDIA의 가장 강력한 경쟁력은 하드웨어 자체뿐만 아니라, 수십 년간 축적해 온 성숙하고 포괄적인 소프트웨어 생태계에 있다. Jetson Orin NX 개발자는 CUDA, cuDNN, TensorRT와 같은 저수준 라이브러리부터 DeepStream(지능형 영상 분석), Isaac(로보틱스)과 같은 고수준 SDK에 이르기까지 방대한 도구를 활용할 수 있다.27 이 통합된 소프트웨어 스택은 단순한 모델 실행을 넘어, 복잡한 AI 애플리케이션의 전체 파이프라인을 설계, 최적화, 배포하는 과정을 가속화한다.
이에 반해, Raspberry Pi는 거대한 메이커 커뮤니티와 방대한 오픈소스 라이브러리를 기반으로 한 범용성을 자랑하지만, AI 가속은 Coral이나 Intel NCS2와 같은 외부 하드웨어에 의존해야 한다.28 이는 소프트웨어와 하드웨어 간의 최적화가 분리되어 있어, NVIDIA 플랫폼만큼의 통합성과 성능을 기대하기 어렵다는 한계를 가진다.
초기 하드웨어 구매 비용만 놓고 보면 Raspberry Pi와 Coral TPU 조합이 Jetson Orin NX보다 훨씬 저렴하다.28 이는 개인 개발자나 교육용 프로젝트에 매우 매력적인 요소이다.
그러나 상업용 제품 개발의 관점에서 총 소유 비용(Total Cost of Ownership, TCO)을 고려하면 이야기가 달라질 수 있다. Orin NX의 강력한 성능은 단일 모듈로 더 많은 작업을 처리할 수 있게 하여 시스템 전체의 복잡성과 비용을 줄일 수 있다. 또한, NVIDIA가 제공하는 통합된 소프트웨어 스택과 최적화 도구들은 개발 시간을 단축시키고, 이는 곧 인건비 절감으로 이어진다.10 따라서 초기 투자 비용은 높지만, 개발 및 유지보수 과정에서 발생하는 비용을 포함한 전체 TCO는 오히려 Orin NX가 더 경쟁력 있을 수 있다.
| 비교 항목 | NVIDIA Jetson Orin NX (16GB) | Raspberry Pi 5 + Google Coral USB TPU |
|---|---|---|
| 추론 성능 | 약 41.8 FPS (YOLOv5) | 약 21.5 FPS (YOLOv5) |
| 전력 소비 (부하 시) | 약 10.6 W | 약 8.3 W (시스템 전체) |
| 발열 특성 | 약 45°C에서 안정적 (능동 냉각 포함) | RPi 5, 80°C 도달 가능 (능동 냉각 부재 시) |
| 모델 유연성 | 높음 (PyTorch, TensorFlow 등 CUDA/TensorRT 통해 지원) | 낮음 (주로 TensorFlow Lite 8비트 양자화 모델) |
| 핵심 소프트웨어 스택 | JetPack SDK (CUDA, cuDNN, TensorRT, DeepStream, Isaac) | Raspberry Pi OS + Coral API/컴파일러 |
| 핵심 장점 | 고성능, 통합된 소프트웨어 생태계, 높은 유연성 | 저렴한 초기 비용, 특정 작업에 대한 저전력, 거대한 커뮤니티 |
NVIDIA Jetson Orin NX의 하드웨어 잠재력은 JetPack SDK라는 포괄적인 소프트웨어 개발 키트를 통해서만 온전히 발현될 수 있다. JetPack SDK는 단순한 드라이버와 운영체제의 모음이 아니라, 엣지 AI 애플리케이션을 구축하기 위한 모든 것을 담은 통합 개발 환경이다. 이 장에서는 JetPack SDK의 핵심 구성 요소와 이를 활용한 개발 워크플로우, 그리고 개발자가 마주할 수 있는 학습 곡선에 대해 논한다.
JetPack SDK는 여러 계층의 소프트웨어 스택으로 구성되어 있으며, 각 구성 요소는 특정한 역할을 수행한다.30
NVIDIA는 저수준 라이브러리뿐만 아니라, 특정 애플리케이션 도메인에 맞춰진 고수준 SDK를 제공하여 개발 생산성을 획기적으로 향상시킨다.
Jetson Orin NX를 사용한 개발은 일반적으로 다음과 같은 워크플로우를 따른다.
이러한 JetPack SDK의 구조와 워크플로우는 개발자를 NVIDIA 생태계로 깊숙이 유도하는 강력한 ‘중력장’과 같은 역할을 한다. Orin NX의 하드웨어 성능을 100% 활용하기 위해서는 TensorRT 사용이 사실상 필수적이며 11, 복잡한 비전 AI 애플리케이션을 처음부터 개발하는 대신 DeepStream을 사용하면 개발 기간을 획기적으로 단축할 수 있다.39 마찬가지로 로봇 개발자는 Isaac ROS를 통해 ROS 노드의 성능을 손쉽게 가속화할 수 있다.40 이러한 고수준 SDK들은 개발자에게 엄청난 편의성과 생산성을 제공하지만, 동시에 그렇게 개발된 애플리케이션이 NVIDIA의 하드웨어와 소프트웨어 스택에 깊이 의존하게 만드는 결과를 낳는다. 결과적으로, 개발자와 기업은 한번 Jetson 생태계에 진입하면 다른 경쟁 플랫폼으로 이전하는 데 상당한 비용과 노력이 따르는 강력한 기술적 종속성(vendor lock-in)을 경험하게 된다. JetPack SDK는 이러한 생태계의 중심에서 개발자를 끌어당기고 유지하는 핵심 요소로 작용하는 것이다.
NVIDIA Jetson Orin NX의 강력한 성능과 컴팩트한 폼팩터, 그리고 성숙한 소프트웨어 생태계는 다양한 산업 분야에서 혁신적인 애플리케이션의 등장을 촉진하고 있다. 이 장에서는 주요 산업별 적용 사례를 살펴보고, 엣지 AI의 미래를 조망한다.
Orin NX는 크기, 무게, 전력(SWaP) 제약이 심한 자율 이동 로봇(AMR)과 드론에 이상적인 솔루션이다.1 이들 시스템은 다수의 카메라, LiDAR, IMU 등 다양한 센서로부터 입력되는 데이터를 실시간으로 융합(multi-sensor fusion)하여 주변 환경을 3D로 인식하고, 자신의 위치를 추정하며 지도를 작성(SLAM)하고, 동적으로 경로를 계획해야 한다. Orin NX는 이러한 복잡한 연산을 클라우드의 도움 없이 엣지에서 직접 수행할 수 있는 충분한 컴퓨팅 파워를 제공한다.5
Orin NX의 강력한 하드웨어 비디오 디코딩 능력과 AI 추론 성능은 다수의 고해상도 CCTV 카메라 스트림을 동시에 처리해야 하는 지능형 영상 분석(IVA) 시스템에 최적화되어 있다.17 이를 통해 도시의 안전과 효율성을 높이는 다양한 스마트 시티 애플리케이션 구현이 가능하다.
제조업 분야에서 Orin NX는 생산성과 품질을 향상시키는 핵심적인 역할을 수행한다. 특히 고속으로 진행되는 생산 라인에서 사람의 눈으로는 감지하기 어려운 미세한 결함을 찾아내는 비전 기반 품질 검사 시스템에 널리 활용된다.4
의료 분야에서 Orin NX는 진단의 정확성을 높이고 의료 서비스의 접근성을 개선하는 데 기여하고 있다. 컴팩트한 크기와 낮은 전력 소모는 특히 휴대용 또는 이동형 의료 장비에 필수적이다.56
최근 AI 분야의 가장 큰 화두인 생성형 AI(Generative AI)는 지금까지 주로 클라우드 데이터센터에서 실행되었다. 하지만 Orin NX와 같은 고성능 엣지 디바이스의 등장은 엣지에서의 생성형 AI라는 새로운 가능성을 열고 있다. Orin NX는 Transformer 아키텍처를 기반으로 하는 대규모 언어 모델(LLM)이나 이미지 생성 모델을 엣지에서 직접 실행할 수 있는 잠재력을 가지고 있다.13
이러한 다양한 산업 분야로의 성공적인 확산은 단순히 Orin NX의 기술적 우위만으로는 이루어질 수 없다. 최종 사용자인 공장, 병원, 농장은 AI 모델이나 CUDA 코드를 직접 다루기보다는, 자신들의 문제를 해결해 줄 ‘턴키 솔루션(turnkey solution)’을 원한다. 여기서 NVIDIA의 강력한 파트너 생태계가 핵심적인 역할을 한다. Advantech, Seeed Studio, Neousys, ADLINK와 같은 수많은 파트너사들은 Orin NX라는 강력한 ‘도구’를 기반으로, 각 산업의 특수한 요구사항(예: 방수/방진 등급, 특정 커넥터, 넓은 동작 온도 범위)에 맞는 맞춤형 하드웨어와 특정 애플리케이션(예: 번호판 인식, 결함 검사)에 최적화된 소프트웨어를 통합하여 제공한다.54 이처럼 각 버티컬 시장에 맞는 완성된 솔루션을 빠르고 효과적으로 만들어내는 파트너 생태계의 힘이야말로, Orin NX가 다른 경쟁자들이 쉽게 모방할 수 없는 핵심 경쟁력이자 시장 침투의 원동력이다.
NVIDIA Jetson Orin NX는 현존하는 엣지 AI 플랫폼 중에서 성능, 전력 효율, 그리고 물리적 폼팩터라는 상충될 수 있는 세 가지 요소의 균형을 가장 이상적으로 구현한 솔루션으로 평가할 수 있다. 이는 극단적인 저전력/저비용 시장이나 타협 없는 최고 성능 시장이 아닌, 가장 광범위하고 잠재력 있는 상업적 및 산업적 엣지 AI 애플리케이션 시장을 공략하기 위한 NVIDIA의 정교한 전략적 포지셔닝의 결과이다.1
본 보고서의 분석을 통해 확인된 바와 같이, Orin NX는 Ampere 아키텍처 GPU, 다중 코어 Arm CPU, 그리고 전용 AI 및 멀티미디어 가속기를 유기적으로 결합한 이기종 컴퓨팅 아키텍처를 통해 이전 세대를 압도하는 성능을 달성했다. 특히, NVIDIA의 소프트웨어 스택, 그중에서도 TensorRT를 통한 최적화는 하드웨어의 잠재력을 최대한 이끌어내는 핵심적인 열쇠 역할을 한다. YOLOv8 벤치마크에서 확인된 바와 같이, INT8 양자화와 같은 최적화 기법을 적용했을 때 추론 성능이 수 배 이상 향상되는 결과는 Orin NX의 성능이 ‘소프트웨어에 의해 정의된다’는 명제를 명확히 뒷받침한다.
그러나 이러한 강력한 성능의 이면에는 개발자가 반드시 넘어야 할 기술적 과제가 존재한다. CUDA, cuDNN, TensorRT로 이어지는 NVIDIA 고유의 복잡한 소프트웨어 스택과 높은 학습 곡선은 Raspberry Pi와 같은 범용 플랫폼에 익숙한 개발자에게는 상당한 진입 장벽으로 작용할 수 있다.43 Orin NX를 성공적으로 도입하기 위해서는 AI 모델 개발 능력 외에도, 이기종 아키텍처를 이해하고 NVIDIA의 최적화 도구를 능숙하게 활용할 수 있는 깊이 있는 기술 역량이 필수적이다. 따라서 개발팀은 프로젝트 초기에 이러한 기술 스택에 대한 학습 비용을 충분히 고려하거나, 특정 분야에 전문성을 갖춘 파트너사의 솔루션을 활용하는 전략적 결정을 내려야 할 것이다.
장기적인 관점에서 Jetson Orin NX는 엣지 디바이스에서 구현 가능한 AI 애플리케이션의 수준을 한 단계 끌어올렸으며, 특히 로보틱스와 실시간 비전 AI 분야의 혁신을 가속화하는 기폭제가 될 것이다. 향후 JetPack SDK와 같은 소프트웨어 스택이 더욱 성숙하고, 생성형 AI 모델의 경량화 및 최적화 기술이 발전함에 따라 Orin NX의 활용 범위는 현재 상상하는 것 이상으로 확장될 것으로 전망된다.13 결론적으로, Jetson Orin NX는 차세대 엣지 AI 시대를 여는 가장 균형 잡힌 솔루션으로서, 광범위한 산업용 애플리케이션 시장의 ‘사실상의 표준(de facto standard)’ 플랫폼으로 자리매김할 높은 잠재력을 지니고 있다.
| NVIDIA Jetson Orin 시리즈 비교: AGX Orin, Orin NX, Orin Nano | 비맥스테크놀로지 - News - 비맥스테크놀로지, accessed August 19, 2025, https://www.bemax.co.kr/%EC%A0%95%EB%B3%B4%EA%B2%8C%EC%8B%9C%ED%8C%90/news/?mod=document&uid=1068 |
| Comparing NVIDIA Orin for Edge AI Performance | Things Embedded USA, accessed August 19, 2025, https://things-embedded.com/us/white-paper/deploying-ai-at-the-edge-with-nvidia-orin/ |
| NVIDIA Jetson Orin | 엣지 AI 플랫폼 | 에이디링크 ADLINK, accessed August 19, 2025, https://www.adlinktech.com/kr/nvidia-jetson-orin |
| Jetson Modules, Support, Ecosystem, and Lineup | NVIDIA Developer, accessed August 19, 2025, https://developer.nvidia.com/embedded/jetson-modules |
| Jetson Benchmarks | NVIDIA Developer, accessed August 19, 2025, https://developer.nvidia.com/embedded/jetson-benchmarks |
| JetPack SDK | NVIDIA Developer, accessed August 19, 2025, https://developer.nvidia.com/embedded/jetpack |
| Hands-On: NVIDIA Jetson Orin Nano Developer Kit | Hackaday, accessed August 19, 2025, https://hackaday.com/2023/03/21/hands-on-nvidia-jetson-orin-nano-developer-kit/ |
| NVIDIA Jetson Nano, NVIDIA Jetson TX2 NX, NVIDIA Jetson Xavier NX | Mistral Blog - Mistral Solutions, accessed August 19, 2025, https://www.mistralsolutions.com/blog/nvidia-jetson-modules-use-cases-part-2/ |