RTX 4090 로보틱스 워크스테이션 준비
로봇 자체를 유일한 개발 머신으로 사용하기 전에, NVIDIA RTX 4090 기반의 별도 Ubuntu 워크스테이션을 준비했다.
이 구성은 앞으로 시험해보고 싶은 아키텍처와 직접 연결된다. Jetson이 로봇에 물리적으로 붙어 있다고 해서 개발, 시각화, 시뮬레이션, AI 워크로드를 모두 Jetson에서 실행해야 하는 것은 아니다.
전용 Ubuntu 환경을 만들고 ROS 2 Jazzy와 Isaac 관련 navigation 컴포넌트를 포함한 ROS 2/NVIDIA 로보틱스 툴체인을 준비하기 시작했다.
장기적으로 시험하고 싶은 구조는 다음과 같다.
M3 Pro / Jetson
sensors, motors, arm, robot-side ROS 2
|
| ROS 2 / DDS
v
Ubuntu workstation / RTX 4090
RViz, development, simulation,
debugging, heavier GPU workloads
첫 목표는 AI 모델을 분산 실행하는 것보다 훨씬 단순하다. 워크스테이션이 같은 ROS 2 시스템에 안정적으로 참여하고 로봇의 topic을 직접 받을 수 있는지 증명하는 것이다.
가능하다면 RTX 4090 워크스테이션에서 RViz 같은 도구를 로컬로 실행하면서 Jetson으로부터 TF, odometry, LiDAR, camera, 기타 robot state를 받을 수 있어야 한다.
이 방식은 로봇을 VNC로 들여다보는 데스크톱 PC처럼 취급하는 것보다 훨씬 자연스럽다.
단순한 편의 이상의 이유
이것은 첫 번째 구체적인 edge-compute 질문이기도 하다.
무엇을 로봇에서 실행하고, 무엇을 가까운 더 큰 GPU에서 실행해야 할까?
나중에는 latency, network failure, bandwidth, privacy, safety, inference cost까지 이 경계를 결정하게 될 수 있다. 지금은 훨씬 소박한 질문에서 시작한다. 두 대의 ROS 2 머신이 일상적인 개발에 충분할 정도로 안정적으로 통신할 수 있는가?