英偉達(dá)推出全新Jetson Thor計(jì)算機(jī)，搭配智能體技能，大幅壓縮機(jī)器人內(nèi)存使用量

智東西
作者 ZeR0
編輯 漠影

智東西7月16日?qǐng)?bào)道，今日，英偉達(dá)推出基于NVIDIA Jetson AGX Thor架構(gòu)的新模塊T3000和T2000，可大規(guī)模支持大眾市場(chǎng)的機(jī)器人和邊緣AI應(yīng)用。兩款模塊計(jì)劃于2027年第一季度上市。

至此，英偉達(dá)提供的可擴(kuò)展邊緣AI平臺(tái)，性能范圍從70TOPS到2000TFLOPS，使開發(fā)者能夠應(yīng)對(duì)幾乎任何邊緣AI工作負(fù)載。

Jetson AGX Thor為新一代人形機(jī)器人和機(jī)器人系統(tǒng)提供動(dòng)力。1X 、Agile Robots 、Amazon Robotics 、Boston Dynamics 、FANUC 、Hitachi 和Techman Robot等公司都在基于該平臺(tái)進(jìn)行開發(fā)。

支撐這些功能的硬件基礎(chǔ)是Jetson和IGX T3000模塊，它們以緊湊的外形尺寸（大約是 T5000 的一半大小和功耗）提供865 FP4 TFLOPS的AI算力。

Jetson T3000集成了NVIDIA Blackwell GPU、8核Neoverse Arm CPU、32GBLPDDR5X 內(nèi)存和273GB/s的內(nèi)存帶寬，以及25GbE網(wǎng)絡(luò)連接。

IGX T3000在提供相同性能的同時(shí)，還集成了功能安全功能，并可無縫運(yùn)行NVIDIA Halos for Robotics全棧安全系統(tǒng)，為與人類協(xié)同工作的機(jī)器人提供安全保障。

T3000雖然體積更小，但在多模態(tài)工作負(fù)載（包括大語言模型、視覺語言模型、視覺語言動(dòng)作模型和世界基礎(chǔ)模型）方面，其推理性能與T5000相當(dāng)。

在內(nèi)存價(jià)格高企的情況下，遷移到T3000有助于降低成本。

Jetson T2000則將Thor架構(gòu)引入更廣泛的邊緣AI系統(tǒng)，擁有400 FP4 TFLOPS的算力和16GB內(nèi)存，為構(gòu)建視覺AI智能體、自主移動(dòng)機(jī)器人、工業(yè)機(jī)械臂和其他智能機(jī)器的開發(fā)者提供了一個(gè)入門級(jí)解決方案。

新智能體技能可自動(dòng)優(yōu)化所有Jetson設(shè)備的內(nèi)存使用情況，在幾天內(nèi)顯著節(jié)省內(nèi)存，使開發(fā)人員能夠在內(nèi)存配置較低的情況下運(yùn)行更強(qiáng)大的工作負(fù)載。

優(yōu)必選、思靈機(jī)器人等人形機(jī)器人公司以及工業(yè)解決方案提供商Connect Tech已將內(nèi)存使用量減少了15GB，使他們能從NVIDIA Jetson AGX Orin 64GB模塊遷到32GB模塊。

在智能零售領(lǐng)域，SandStar將內(nèi)存使用量減少了4GB，能部署在NVIDIA Jetson Orin NX 8GB模塊上，而不用16GB的配置。

在陪伴機(jī)器人領(lǐng)域， LOVOT機(jī)器人制造商GROOVE X利用Jetson的異構(gòu)AI加速器優(yōu)化工作負(fù)載分配，降低內(nèi)存使用量，并支持在低內(nèi)存配置上部署。

在智能交通領(lǐng)域，NoTraffic將Jetson TX2 NX的內(nèi)存使用量減少了30%，從而為在其智能交通平臺(tái)中添加更多AI功能創(chuàng)造了空間，而無需增加硬件要求。

Jetson憑借簡(jiǎn)化開發(fā)的智能體技能和協(xié)調(diào)智能體的NVIDIA NemoClaw藍(lán)圖，成為一個(gè)面向物理AI的智能體就緒平臺(tái)，能夠大規(guī)模地實(shí)現(xiàn)高級(jí)推理、自主決策和任務(wù)自動(dòng)化。

英偉達(dá)的NVIDIA Cosmos 3前沿開放世界基礎(chǔ)模型系列也上新了，今天推出一款與NVIDIA Thor平臺(tái)兼容的輕量級(jí)模型。

Cosmos 3 Edge是一款擁有40億參數(shù)的模型，能幫助具身系統(tǒng)感知世界、實(shí)時(shí)推理，并通過設(shè)備端推理預(yù)測(cè)和生成動(dòng)作。

借助開放的Cosmos框架，開發(fā)者可以在 一天左右的時(shí)間內(nèi)針對(duì)特定具身模型和傳感器完成Cosmos 3 Edge的后訓(xùn)練，從而縮小仿真與實(shí)際應(yīng)用之間的差距，然后將其部署到Jetson Thor上，用于實(shí)時(shí)視覺分析和設(shè)備端機(jī)器人策略。

這些新模塊與NVIDIA Thor系列共享相同的芯片架構(gòu)和軟件棧，可提供無縫的開發(fā)路徑。

開發(fā)者現(xiàn)可使用通過渠道合作伙伴提供的Jetson AGX Thor開發(fā)套件開始構(gòu)建，并模擬T3000和T2000模塊的性能。

借助英偉達(dá)的完整物理AI軟件堆棧以及NVIDIA Nemotron、Cosmos 3和Isaac GR00T等開放模型，開發(fā)者可以加速開發(fā)下一代機(jī)器人、自主機(jī)器和視覺AI智能體。

開發(fā)者可在本月晚些時(shí)候開始使用JetPack 7.2.1的T3000仿真模式。對(duì)T2000仿真模式的支持將在后續(xù)版本中推出。

隨著物理AI走向主流部署，NVIDIA Thor新型計(jì)算機(jī)為開發(fā)人員提供了一個(gè)可擴(kuò)展的基礎(chǔ)，可以將智能人形機(jī)器人和自主機(jī)器帶入現(xiàn)實(shí)世界。

T3000和T2000兩款新模塊通過搭配全新NVIDIA Jetson軟件內(nèi)存優(yōu)化和智能體技能，有助于幫企業(yè)將先進(jìn)的機(jī)器人技術(shù)、視覺AI和邊緣工作負(fù)載遷移到緊湊、節(jié)能的系統(tǒng)上。