FAQ
AI 워크로드가 동시에 실행되는 경우에도 센서-액추에이터 제어 센터 루프를 결정적으로 유지하는 인텔® Time Coordinated Computing(인텔® TCC)과 함께 Intel® Robotics를 사용하여 단일 로봇 컴퓨팅에서 실시간 제어 센터 및 AI를 함께 실행할 수 있습니다.
인텔® 코어™ Ultra 시리즈 3 프로세서는 CPU, 그래픽 처리 장치 및 NPU를 하나의 플랫폼에 통합하여, 여러 시스템이 아닌 제어 센터, 인식 및 물리적 AI 정책을 함께 실행할 수 있습니다. OpenVINO™ 피지컬 AI 프레임워크는 예측 가능한 실행 동작으로 인식 및 정책 모델을 배포하여, 인텔리전스가 확장됨에 따라 대기 시간 및 지터를 범위 내로 유지하는 데 도움이 됩니다.
인텔® 코어™ Ultra 시리즈 3 프로세서를 기반으로 표준화함으로써, 로봇 생애주기 전반에 걸쳐 더 높은 와트당 성능, 더 간편한 발열 설계, 더 적은 시스템 재설계를 통해 로봇 프로그램의 이점을 누릴 수 있습니다. 이러한 통합은 소비 전력, 시스템 복잡성 및 장기적인 유지 관리 비용을 줄이는 데 도움이 됩니다.
인식 및 정책 모델을 실시간 제어 센터 루프에 배포하는 방법을 표준화하는 인텔® Robotics 플랫폼의 OpenVINO™ 피지컬 AI Framework를 사용하여 유지 관리 가능하고 안전 준비가 된 로봇 소프트웨어 스택을 설계할 수 있습니다.
이 구조화된 런타임은 예측 가능한 타이밍 동작을 유지하면서 카메라, 센서, AI 모델 및 로봇 동작을 깔끔하게 연결합니다. 인텔® 로보틱스의 최적화된 ROS 2 제어 계층, 인텔® Time Coordinated Computing 및 인텔® 코어™/코어™ Ultra 시리즈 3 프로세서와 결합된 이 아키텍처는 로봇이 점점 더 복잡해짐에 따라 일관된 검증, 예측 가능한 동작, 스케일러블 안전 준비 배포를 지원합니다.
각주 및 면책 조항
전력과 성능은 용도, 구성 및 기타 요인에 따라 영향을 받으므로 개별 시스템 결과는 다를 수 있습니다. 자세한 내용은 intel.com/performanceindex에서 확인할 수 있습니다.
성능은 사용 방식, 구성 및 기타 요인에 따라 달라집니다.
1 인텔® 코어™ Ultra X7 358H 프로세서 및 NVIDIA Jetson Orin™ AGX 64GB에서 TensorRT 및 OpenVINO™를 사용하여 Droid 대기 시간, 3대의 카메라, FP16 조건으로 OpenPi (pi0.5) VLA 워크로드를 실행하는 Physical Intelligence의 OpenPi pi0.5 VLA(Vision-Language-Action) 기반 모델을 통해 추정된 결과입니다. 자세한 내용은 intel.com/performanceindex에서 확인할 수 있습니다.
2 인텔® 코어™ Ultra X7 358H 프로세서와 NVIDIA Jetson Orin™ AGX 64GB를 비교하여 BS=8로 중간 수준의 엔드투엔드 비디오 분석 워크로드를 실행한 결과로 추정됩니다. 전력과 성능은 용도, 구성 및 기타 요인에 따라 영향을 받으므로 개별 시스템 결과는 다를 수 있습니다. 자세한 내용은 intel.com/performanceindex에서 확인할 수 있습니다.