테그라 라인업이 첨에는 계륵이였고.... 4까지는 구세대 GPU내장으로 크게 두각을 나타내지 못했는데... 

 

K1부터 Kepler, X1은 Maxwell로 동세대 외장 GPU와 같은 아키텍처를 사용할 때 부터 본격적으로 하다가... 최근 몇년 AI가 뜨면서 GPGPU쪽 수요 포텐이 같이 터지면서 수혜를 받는 것 같습니다. 

 

엣지단에서 inference만 한다고 해도, 프레임워크들이 죄다 기존 Nvidia CUDA만 지원하고, 사실상 OpenCL를 사용할 수 있는 적당한 성능의 SBC가 없기 떄문에......특히 Nano는 적당한 가격(그래도 라즈4 2배....)으로 다른 AI랩쪽은 기본 박스단위로 사서 쓰더군요. 상대적으로 X2나 Xavier는 특정한 개인연구하시는 분들만 몇 대 봤습니다. 

 

예전에 컴공 졸업은 (캡스톤)아두이노가 다 시켜줬다고 했는데, AI 엣지단 활용은 jetson이 그렇게 되는 느낌입니다. (정말 TF로만 하겠다 하면 Coral 보드나 TPU추가를 )

 

그런 의미에서 AMD도 mRDNA가 잘 나오면, ROCm라이브러리도 신경쓰고 있으니 ARM SBC도 하나 나왔으면 하는 바램이 있습니다. 

 

 

 

P.S 아이러니 하게도 저희쪽 주력은 정 반대에 있는 클러스터기반 라지스케일 모델인데, 결국 HPC쪽에서 리소스 부족 문제가 엣지단 모바일이나 임베디드쪽과 겹치는것 같더군요. 물론 전자는 모델이 무식하게 커서 리소스가 부족한 것이고, 후자는 H/W 적으로 리소스 자체가 적어서 부족한 것이기는 하지만요.