Nvidia Jetson Thor levererar 2 070 TFLOPS för robotar med generativ AI på enheten

Nvidias Jetson Thor riktar in sig på "fysisk AI" med moduler i laptopstorlek som klarar upp till 2 070 FP4 tera-operationer per sekund och 128 gigabyte minne i ett effektutrymme på 40 till 130 watt. Nvidia positionerar Thor som ett betydande steg upp från AGX Orin och erbjuder cirka 7,5 gånger mer AI-beräkning och 3,5 gånger bättre energieffektivitet, vilket gör att robotar kan köra tunga modeller på enheten istället för att förlita sig på molnet.

På insidan parar Jetson AGX Thor ihop en Blackwell GPU med en 14-kärnig Arm CPU, vilket ger hög minnesbandbredd och klockhastighet. Dessa specifikationer gör det möjligt för robotar att köra flera AI-pipelines för språk, vision och kontroll samtidigt utan att sakta ner.

Thor behåller det kompakta fotavtrycket från de senaste Jetson-modulerna, samtidigt som Orins effektområde fördubblas för att uppfylla prestandamålen. Nvidias mål är att köra multi-AI-arbetsflöden i realtid, så att maskiner kan interagera säkert med människor.

Nvidia säger att produktionsmoduler och utvecklingskit för nästa generations Jetson-plattform finns tillgängliga, med tidiga användare inklusive Amazon, Meta, John Deere, OpenAI och Boston Dynamics. Agility Robotics planerar att integrera Thor i sin sjätte generationens Digit humanoid för lagerarbete, och Boston Dynamics förbereder en ny Atlas-variant för att komplettera Thor. Prissättningen landar på 2 999 USD per Jetson Thor T5000-modul i kvantiteter om 1 000 enheter och 3 499 USD för AGX Thor-utvecklingskit.

Nvidia kallar chippet för en "robothjärna", och det stämmer: generativa modeller i edge-class, stora språkmodeller och vision med hög genomströmning körs tillsammans på en modul. Denna mix öppnar upp för användningsområden som kräver låg latens, t.ex. humanoider, jordbruksautomation och till och med kirurgisk assistans, där en bråkdels sekund spelar roll och en tappad bildruta kan orsaka ett fel.

Den främsta fördelen är tydlig: team kan snabbt gå från utveckling till produktion och använda samma programvara för perception och planering. Det finns dock betydande risker. Thors ökade kraft kan förbättra autonoma system för både positiva och negativa användningsområden, vilket vi sett med Jetson Orin i konfliktzoner. Dess inverkan på jobben är osäker; även om vissa roller kan finnas kvar kan arbetet bli mer repetitivt. Starka skyddsåtgärder, noggrann tillsyn och tydligt ansvarsutkrävande är fortsatt viktigt när dessa tekniker utvecklas.