엔비디아, 딥러닝 소프트웨어 ‘제트팩 2.3’ 무료 출시

엔비디아가 임베디드 모듈 시스템인 ‘젯슨(Jetson) TX1’용 개발자 도구 및 라이브러리를 포함하는 최신 소프트웨어 제품군 ‘제트팩(JetPack) 2.3’을 공개했다.

제트팩 2.3은 시스템 소프트웨어, 도구, 최적화된 라이브러리 및 API를 모두 포함하는 올인원(all-in-one) 패키지로 임베디드 시스템에서 딥러닝 플랫폼을 구축하고 그 속도와 효율을 향상시킨다. 혁신적인 딥러닝 시스템을 효율적으로 설계하고자 하는 개발자라면 누구나 무료로 다운로드 받아 사용할 수 있다.

엔비디아 제트팩 2.3에 포함되는 주요 기능들은 다음과 같다.

텐서(Tensor)RT: GIE(GPU Inference Engine)의 새로운 이름인 텐서RT는 이미지 분류, 분할, 물체 감지와 같은 분야의 런타임 성능을 극대화하는 딥 러닝 추론 엔진이다. 이를 통해 개발자는 젯슨 기반의 실시간 신경망을 배포할 수 있다. 특히 딥 러닝 라이브러리 cuDNN을 함께 활용할 경우 두 배의 딥 러닝 성능을 제공하는 것이 특징이다.

cuDNN 5.1: 컨볼루션, 활성화 함수, 텐서 변환과 같은 표준 루틴에 맞춰 정밀 조정된, 딥 러닝을 위한 쿠다(CUDA) 가속화 라이브러리다. LSTM(Long-Short Term Memory), RNN(Recurrent Neural Network)과 같은 고급 네트워크 모델에 대한 지원도 이번 릴리스에 포함돼 있다.

멀티미디어 API: 유연한 애플리케이션 개발에 이상적인 로우레벨 API 패키지로, 다음을 포함한다.

카메라 API: 카메라 매개 변수와 EGL 스트림 출력을 프레임별로 제어해 파이프라인 기반 멀티미디어 프레임워크인 GStreamer와 카메라 입력을 받기 위한 표준 인터페이스 V4L2 파이프라인의 효율적인 상호운용을 지원한다.

개발자들은 이들 API의 로우레벨 접근을 통해 MIPI CSI(카메라 시리얼 인터페이스)로 카메라 센서를 연결할 수 있다.

V4L2 API: 비디오 디코딩, 인코딩, 형식 변환, 크기 조정 등의 기능을 제공한다. 인코딩에 V4L2를 사용하면 비트레이트 제어, 품질 사전 설정, 저지연 인코딩, 임시 트레이드오프 및 모션 벡터 맵과 같은 기능을 로우레벨에서 접근할 수 있다. 이전 릴리스에서의 GStreamer 구현도 지원된다.

CUDA 8: 이번 최신 릴리스에는 GCC 5.x의 업데이트된 호스트 컴파일러 지원이 추가됐으며 NVCC CUDA 컴파일러는 최적화를 거쳐 최대 2배 빠른 컴파일 성능을 제공한다. CUDA 8은 가속화된 그래픽 분석 라이브러리인 nvGRAPH도 포함한다. CUDA 커널에서의 반정밀도 부동소수점 연산을 위한 새로운 API와 cuBLAS 및 cuFFT 라이브러리도 추가됐다.

현재 제트팩 2.3은 엔비디아 공식 개발자 페이지에서 다운로드 가능하다.