NVIDIA Alpamayo 2 Edge, Jetson AGX Thor에서 초당 20회 의사결정 달성

LLM Drives Car

·2026.11.13 19:05

핵심 내용

NVIDIA Alpamayo 2 Edge 최적화로 Jetson AGX Thor에서 45ms 지연과 초당 20회 의사결정 달성했다

NVIDIA Alpamayo 2 Edge는 6개 카메라 입력과 최근 운동 데이터를 처리하여 경로 계획과 행동 설명을 수행하는 비전-언어-행동 모델임
강화 학습 루프에서 학습되며 PyTorch 포맷으로 배포됨
Jetson AGX Thor 기본 성능은 계획당 약 0.6~0.8초로, 20 Hz 카메라 기준 초당 1회 업데이트 수준에 그침
최적화 구현은 계획당 45ms를 달성하여 동일 하드웨어에서 초당 20회 의사결정을 지원하고 카메라 속도와 일치함

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