реклама
Новости Hardware

Nvidia выпустила «мозги» для роботов, которые работают в реальном мире — платформы Jetson Thor за $2500–3500

Компания Nvidia сегодня объявила о начале продаж новейших «мозгов» для роботов — системы Jetson AGX Thor Developer Kit, а также модулей Jetson T5000 и Jetson T4000. Производитель позиционирует новинки в качестве основы для «физического ИИ», подразумевая, что они станут фундаментом для всевозможных роботов и умных систем в сферах производства, логистики, транспорта, здравоохранения, сельского хозяйства и розничной торговли.

 Источник изображений: Nvidia

Источник изображений: Nvidia

«Мы создали Jetson Thor для миллионов разработчиков роботизированных систем, которые взаимодействуют с физическим миром и всё больше влияют на него, — сказал Дженсен Хуанг (Jensen Huang), генеральный директор Nvidia. — Благодаря непревзойдённой производительности и энергоэффективности, а также возможности запуска нескольких генеративных моделей искусственного интеллекта локально, Jetson Thor является идеальным суперкомпьютером для развития физического искусственного интеллекта и общей робототехники».

Jetson T5000 представляет собой вычислительный модуль, включающий центральный процессор с 14 ядрами Arm Neoverse-V3AE с частотой до 2,6 ГГц, а также графический процессор на архитектуре Blackwell с 2560 ядрами CUDA и 96 тензорными ядрами пятого поколения, работающими на частоте до 1,57 ГГц. Чип дополняют 128 Гбайт оперативной памяти LPDDR5X с пропускной способностью 273 Гбайт/с.

Этот модуль лежит в основе системы для разработчиков Jetson AGX Thor. Пиковая производительность системы достигает 2070 Тфлопс в вычислениях на числах FP4-Sparse при энергопотреблении от 40 до 130 Вт. Таким образом, новинка предлагает прирост ИИ-производительности до 7,5 раза по сравнению со своим предшественником Jetson Orin, а также в 3,5 раза более высокую энергоэффективность.

В составе системы для разработчиков, помимо вычислительного модуля T5000, также присутствует скоростной NVMe SSD объёмом 1 Тбайт, адаптер Wi-Fi 6E и Bluetooth, а также интерфейсы QSFP28 (4×25 GbE) и 5GbE Ethernet.

В свою очередь, модуль Jetson T4000 предлагает 12-ядерный процессор на базе Neoverse-V3AE с частотой до 2,6 ГГц, а также GPU Blackwell с 1536 ядрами CUDA и 64 тензорными ядрами пятого поколения с частотой до 1,56 ГГц. Объём памяти LPDDR5X составляет 64 Гбайт, пропускная способность — 273 Гбайт/с. Производительность достигает до 1200 Тфлопс (FP4-Sparse), а энергопотребление настраивается в пределах от 40 до 70 Вт.

Nvidia отмечает, что вычислительные модули Jetson Thor способны локально запускать несколько ИИ-моделей, а также обеспечивают роботам и интеллектуальным системам моментальное восприятие и реакцию — они анализируют данные с датчиков и камер, управляют движением и взаимодействием с окружающей средой.

Кроме того, производитель подчёркивает развитый программный стек для работы с Jetson Thor: платформа полностью интегрирована с Isaac для моделирования роботов, GR00T Foundation Models для создания гуманоидов, Metropolis для компьютерного зрения и Holoscan для обработки данных сенсоров в реальном времени.

В Nvidia отметили, что Jetson Thor уже привлёк внимание и заслужил доверие крупных игроков в сфере робототехники и автоматизации. Agility Robotics, Amazon Robotics, Boston Dynamics, Caterpillar, Figure, Hexagon, Medtronic и Meta уже работают над интеграцией новой платформы в свои передовые проекты. Компании вроде John Deere, OpenAI и Physical Intelligence проводят оценку возможностей системы для развития собственных решений в области физического ИИ.

«Мы не производим роботов, мы не производим автомобили, но мы обеспечиваем всю отрасль инфраструктурными компьютерами и сопутствующим программным обеспечением», — заявил Дипу Талла (Deepu Talla), вице-президент Nvidia по робототехнике и передовым технологиям искусственного интеллекта.

Комплект для разработчиков Jetson AGX Thor доступен уже сейчас по цене от $3499. В свою очередь, модули Jetson T5000 стоят $3199, но на большие партии предлагаются скидки: например, 1000 единиц можно приобрести по $2499 за штуку.

Источник:

Если вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER.
Материалы по теме
window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
Microsoft открыла облачный стриминг игр для подписчиков Xbox Game Pass Standard и Game Pass Core, но пока не всех 38 мин.
Psychonauts 2, Stardew Valley и Viewfinder: Sony подтвердила линейку игр PS Plus на сентябрь 3 ч.
Google открыла доступ к Vids для всех: ИИ-видеоредактор стал бесплатным, но не без ограничений 4 ч.
Миссия выполнима: ИИ-агент Google самостоятельно нашёл критическую уязвимость в браузере Chrome 5 ч.
Gears of War: Reloaded стартовала в Steam со «смешанными» отзывами и худшим пиковым онлайном среди игр серии 5 ч.
Twitch снова оштрафован в России: на этот раз почти на 62 млн рублей 6 ч.
Приложение «Лэтуаль» начало массово ломать iPhone после обновления 6 ч.
Вдохновлённый Doom и Half-Life научно-фантастический шутер Moros Protocol стал новой жертвой Hollow Knight: Silksong 6 ч.
Microsoft представила VibeVoice — открытый ИИ, превращающий текст в полуторачасовые подкасты 6 ч.
Google Meet опять «штормит» — россияне массово жалуются на сбои сервиса в России 8 ч.
MSI показала OLED-монитор, который непрерывно работал 533 дня и «почти не выгорел» 4 ч.
Антиэлектромобильная политика Трампа разогнала продажи электрокаров в США до рекорда 5 ч.
Sony усилила проверку качества и приняла другие меры, чтобы провал Xperia 1 VII не повторился 5 ч.
В Nothing оправдались за скандал с чужими фотографиями на Phone (3) — всё свалили на человеческий фактор 6 ч.
Meta потратит миллионы долларов, чтобы будущее ИИ решали «правильные» политики 6 ч.
Rapidus запустит самое быстрое в мире производство 2-нм чипов — от проекта до кристалла всего за две недели 6 ч.
Дональд Трамп заявил, что ИИ ЦОД Meta в Луизиане будет стоить $50 млрд, а не $10 млрд 7 ч.
Sandisk выпустила быстрые SSD WD Blue SN5100 — до 4 Тбайт и до 44 % быстрее предшественников 8 ч.
Малайзия анонсировала первый собственный ИИ-ускоритель SkyeChip MARS1000 8 ч.
«Байкал Электроникс» готовит ИИ-чип BE-AI1000 с HBM3E и PCIe 5.0 9 ч.