젯슨 오린 나노 샀습니다

제가 하고 있는 신경망이 딥러닝 계열이 아니기 때문에 GPU 연산의 병목보다는 주로 데이터 이동(cpu-gpu 메모리 이동, PCIe)의 병목이 훨씬(수십배) 크기 때문에 최우선적으로 통합메모리(zerocopy)가 가장 중요했기 때문에

가장 좋은 것은 맥 M 시리즈라고 생각했지만 문제는 macOS가 폐쇄환경이라는 겁니다.

로봇/드론 같은 기계쪽으로 가면 RTOS 를 써야 되는 경우도 있고 ubuntu 에서도 nvidia RT패치된 ubuntu를 써야지 풀파워가 나오는것이고 그리고 상당히 많은 소프트웨어들(ubuntu와 windows 세상의 소프트웨어들)이 macOS에서는 도커를 통해서 가상환경에서 가동해야 된다는 결정적인 단점이 있습니다. 로봇/드론 같은 것은 리얼타임 1000hz 이상 처리해야 되는데 도커 가상환경간에 데이터가 왔다갔다 하면 아무리 CPU GPU 연산력이 강력하다 하더라도 아무 소용이 없어요

그리고 제가 하고 있는 신경망은 딥러닝처럼 그렇게 밀도높은 고강도 GPU연산이 필요하지도 않구요

결국 메모리 zerocopy, PCIe 저지연이 가장 중요한 것이고 RT패치된 ubuntu를 내 마음대로 주무르면서 최적화를 하는 것이 가장 중요하기 때문에 맥 M 시리즈도 아니고 인텔+RTX고성능도 아니고 NVIDIA 젯슨 오린 같은 CPU+GPU+MEMORY 통합칩이 로봇/드론 쪽에서는 정답이다.. 그래서 고가 드론/로봇/모빌리티 등에서는 대부분이 젯슨 오린(혹은 오린 나노, 혹은 중국에서는 자체 오린 짝퉁칩)을 사용하고 있는 것 같네요

딥러닝이 대뇌(cerebrum)이라면 cording.ai는 소뇌(cerebellum)을 추구하고 있습니다