- BrainTools - https://www.braintools.ru -

NVIDIA уже давно считается первопроходцем в области ИИ и машинного обучения [1], открывая путь к достижениям в автономном транспорте, робототехнике и edge‑вычислениях.
Особенно заметна серия Jetson — линейка компактных, но исключительно производительных наборов для разработчиков. Эти устройства снискали мировую известность благодаря сочетанию небольших размеров, высокой мощности и энергоэффективности, став почти стандартом в области робототехники и встроенного ИИ.
Запуск Jetson AGX Thor [2] продолжает эту линию, поднимая планку ещё выше: теперь вычислительная мощь уровня серверов доступна для робототехники реального времени и передовых edge‑приложений. Так рождается новая веха в развитии физического ИИ — систем, где интеллект [3] обретает материальное воплощение.
Jetson AGX Thor — это комплект для разработчиков, построенный на базе новейшего модуля Jetson T5000. В нём объединены графический процессор Blackwell с 2560 ядрами, многоядерный процессор Arm и до 128 ГБ памяти [4] LPDDR5x — всё это позволяет обрабатывать самые ресурсоёмкие ИИ‑задачи.
Комплект обеспечивает 2070 FP4-TFLOPS производительности ИИ, что делает его готовым к самым требовательным сценариям в робототехнике и edge‑приложениях. Тесная связка CPU, GPU и памяти гарантирует мгновенную реакцию [5] и эффективное выполнение вычислений.
Jetson AGX Thor создан для автономных систем, человекоподобных роботов и задач физического ИИ. Он поддерживает широкий спектр генеративных моделей: от vision‑language‑action‑моделей (VLA), таких как NVIDIA Isaac GR00T N1, до популярных больших языковых моделей (LLM) и vision‑language‑моделей (VLM). Это открывает дорогу к сложным формам рассуждений и практическому применению ИИ в физическом мире.
Кроме того, комплект прекрасно интегрируется с NVIDIA Holoscan [6], что особенно важно для систем, насыщенных сенсорами, например для медицинской визуализации. Здесь реальные данные с датчиков мгновенно совмещаются с низколатентной обработкой ИИ, что даёт чёткий и своевременный результат.
Если сравнить с Jetson AGX Orin [7], AGX Thor демонстрирует в 7,5 раза более высокую вычислительную мощность ИИ и в 3,5 раза большую энергоэффективность, что делает его оптимальным выбором для сложных приложений без чрезмерного энергопотребления.
К другим важным характеристикам Jetson AGX Thor (с модулем T5000) относятся:
Хранилище: NVMe 1 ТБ через слот M.2 Key M;
Камеры: HSB‑камера через слот QSFP, поддержка USB‑камеры;
Вывод изображения: 1 × HDMI 2.0b, 1 × DisplayPort 1.4a;
Акселератор зрения [8]: 1 × PVA v3;
USB: 2 × USB‑A 3.2 Gen2, 2 × USB‑C 3.1;
Сети: 1 × порт RJ45 5 GBe, 1 × QSFP28 (4 × 25 GbE);
Прочие интерфейсы: GPIO, UART, I2C, JTAG, CAN и др.;
Энергопотребление: 40–130 Вт.
Комплект разработчика NVIDIA Jetson AGX Thor уже доступен у официальных партнёров по цене 3499 $. Подробности о характеристиках и вариантах покупки можно найти на официальной странице NVIDIA Jetson Thor [9].
Хотите быть в курсе важных новостей из мира ИИ? Подписывайтесь на наш телеграм:BotHub AI News [10].
Автор: dmitrifriend
Источник [11]
Сайт-источник BrainTools: https://www.braintools.ru
Путь до страницы источника: https://www.braintools.ru/article/18754
URLs in this post:
[1] обучения: http://www.braintools.ru/article/5125
[2] Jetson AGX Thor: https://developer.nvidia.com/blog/introducing-nvidia-jetson-thor-the-ultimate-platform-for-physical-ai/
[3] интеллект: http://www.braintools.ru/article/7605
[4] памяти: http://www.braintools.ru/article/4140
[5] реакцию: http://www.braintools.ru/article/1549
[6] NVIDIA Holoscan: https://developer.nvidia.com/holoscan-sdk
[7] Jetson AGX Orin: https://www.nvidia.com/en-us/autonomous-machines/embedded-systems/jetson-orin/
[8] зрения: http://www.braintools.ru/article/6238
[9] официальной странице NVIDIA Jetson Thor: https://www.nvidia.com/en-us/autonomous-machines/embedded-systems/jetson-thor/
[10] BotHub AI News: https://t.me/bothub
[11] Источник: https://habr.com/ru/companies/bothub/news/940954/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=940954
Нажмите здесь для печати.