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被稱為AI終極計(jì)算機(jī)Jetson AGX Thor發(fā)布,助力機(jī)器人AI算力飛躍

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當(dāng)?shù)貢r(shí)間 8 月 25 日,NVIDIA 宣布 NVIDIA Jetson AGX Thor 開(kāi)發(fā)者套件和量產(chǎn)級(jí)模組現(xiàn)已發(fā)售。這是一款新一代機(jī)器人計(jì)算機(jī),旨在為機(jī)器人提供算力支持,NVIDIA 將這款芯片稱為“機(jī)器人大腦”。其搭載 NVIDIA Blackwell GPU,配備 128GB 內(nèi)存,在 130 瓦功耗范圍內(nèi)可提供高達(dá) 2070 FP4 萬(wàn)億次浮點(diǎn)運(yùn)算(TFLOPS)的 AI 計(jì)算能力,能輕松運(yùn)行各類(lèi)最新 AI 模型。


(來(lái)源:資料圖)

NVIDIA 創(chuàng)始人兼 CEO 黃仁勛表示:“Jetson Thor 專(zhuān)為全球數(shù)百萬(wàn)開(kāi)發(fā)者打造,助力他們構(gòu)建可與物理世界交互、甚至改變物理世界的機(jī)器人系統(tǒng)。它能在邊緣設(shè)備上同時(shí)運(yùn)行多個(gè)生成式 AI 模型。作為一款卓越的超級(jí)計(jì)算機(jī),Jetson Thor 正致力于推動(dòng)物理 AI 與通用機(jī)器人時(shí)代真正到來(lái)?!迸c此同時(shí),黃仁勛將 Jetson Thor 描述為“物理 AI 時(shí)代的終極超級(jí)計(jì)算機(jī)”,在這一時(shí)代機(jī)器人技術(shù)將在日常生活與工業(yè)領(lǐng)域中扮演核心角色。

該套件是 NVIDIA Jetson Orin 平臺(tái)的升級(jí)款,但 NVIDIA 此次采取了本質(zhì)上完全不同的技術(shù)路線。此前的套件依賴 NVIDIA 深度學(xué)習(xí)加速器 NVDLA 架構(gòu),而此次 NVIDIA 轉(zhuǎn)而采用 Blackwell 一代 AI 計(jì)算架構(gòu)。事實(shí)上,也正是該架構(gòu)為如今的大模型提供著算力支持。


(來(lái)源:資料圖)

Jetson Thor 可以同時(shí)驅(qū)動(dòng)多個(gè)傳感器低延遲運(yùn)行,并基于傳感器傳輸?shù)臄?shù)據(jù)執(zhí)行 AI 模型。如前所述,Jetson Thor 系列模塊的功耗控制在 130 瓦以內(nèi),而其產(chǎn)品陣容包括 Jetson AGX Thor 開(kāi)發(fā)者套件、Jetson T5000 以及 Jetson T4000。Jetson T5000 模塊采用單芯片設(shè)計(jì),集成了一顆 Blackwell GPU(含 2560 個(gè) CUDA 核心、96 個(gè)第五代 Tensor 核心)和一顆基于 Arm Neoverse 架構(gòu)的 14 核 CPU。其中,CPU 每個(gè)核心配備 1MB 二級(jí)緩存(L2 Cache),同時(shí)共享 16MB 三級(jí)緩存(L3 Cache);內(nèi)存方面,模塊搭載 128GB LPDDR5x 內(nèi)存,通過(guò) 256 位寬內(nèi)存總線傳輸數(shù)據(jù),內(nèi)存帶寬可達(dá) 276GB / 秒。

Jetson AGX Thor 搭載的 Blackwell GPU 架構(gòu)還支持多實(shí)例 GPU 技術(shù),可將圖形處理器劃分為最多 7 個(gè)獨(dú)立分區(qū),實(shí)現(xiàn)多模型同時(shí)運(yùn)行。要知道,盡管 AI 任務(wù)本身具備并行性,但模型間切換需消耗大量資源進(jìn)行上下文切換。而 Jetson T5000 這類(lèi)嵌入式邊緣計(jì)算設(shè)備即便擁有充足 GPU 資源,上一代產(chǎn)品仍需承擔(dān)切換開(kāi)銷(xiāo)。如今借助多實(shí)例 GPU 技術(shù),運(yùn)行完整 AI 流水線已成為可能。Jetson AGX Thor 架構(gòu)層面的另一大升級(jí)是“統(tǒng)一內(nèi)存池”設(shè)計(jì),即內(nèi)存資源完全共享,類(lèi)似蘋(píng)果自研芯片 Mac 機(jī)型的超大統(tǒng)一內(nèi)存,這意味著無(wú)論任務(wù)更適合 GPU 還是 CPU 處理,128GB 內(nèi)存均可全程供其調(diào)用。


(來(lái)源:資料圖)

與此同時(shí),Jetson AGX Thor 解決了機(jī)器人技術(shù)最重要的挑戰(zhàn)之一,即解決了運(yùn)行多個(gè) AI 工作流的難題,使機(jī)器人能夠與人類(lèi)和物理世界進(jìn)行實(shí)時(shí)、智能的交互。與上一代產(chǎn)品 NVIDIA Jetson AGX Orin? 相比,Jetson Thor 的 AI 計(jì)算性能提高至 7.5 倍,能效提高至 3.5 倍,能夠運(yùn)行各種生成式 AI 模型。Jetson Thor 通過(guò) Jetson 軟件棧進(jìn)行優(yōu)化,可滿足真實(shí)應(yīng)用場(chǎng)景對(duì)低延遲、高性能的需求,并以實(shí)時(shí)性能支持主流生成式 AI 框架及 AI 推理模型,包括 Cosmos Reason、DeepSeek、Llama、Gemini、Qwen 等模型,以及專(zhuān)為機(jī)器人領(lǐng)域設(shè)計(jì)的 Isaac GR00T N1.5 等特定領(lǐng)域模型,這使得任何開(kāi)發(fā)者都能在本地進(jìn)行模型實(shí)驗(yàn)與推理運(yùn)行。

同時(shí),它還與 NVIDIA 從云端到邊緣端的完整軟件棧完全兼容,包括用于機(jī)器人仿真與開(kāi)發(fā)的 Nvidia Isaac、用于人形機(jī)器人基礎(chǔ)模型的 Isaac GR00T、用于視覺(jué) AI 的 Nvidia Metropolis,以及用于實(shí)時(shí)傳感器處理的 Nvidia Holoscan。相比上一代的性能提升,這將使機(jī)器人開(kāi)發(fā)者能在邊緣端處理高速傳感器數(shù)據(jù)并執(zhí)行視覺(jué)推理,而此前這類(lèi)工作流程因速度過(guò)慢,無(wú)法適應(yīng)動(dòng)態(tài)變化的真實(shí)環(huán)境。因此,此次產(chǎn)品為人形機(jī)器人等多模態(tài) AI 應(yīng)用開(kāi)辟了新可能。


(來(lái)源:資料圖)

據(jù)了解,機(jī)器人需要處理海量傳感器數(shù)據(jù),并實(shí)現(xiàn)低延遲的 AI 處理。運(yùn)行實(shí)時(shí)機(jī)器人應(yīng)用需強(qiáng)大的 AI 算力與內(nèi)存支持,以應(yīng)對(duì)來(lái)自多個(gè)傳感器的并發(fā)數(shù)據(jù)流。Jetson Thor 能夠?qū)崿F(xiàn)實(shí)時(shí)推理,這對(duì)于人形機(jī)器人、農(nóng)業(yè)、手術(shù)輔助等高性能物理 AI 應(yīng)用至關(guān)重要。同時(shí),它完全兼容 NVIDIA 從云到邊緣的軟件棧,包括用于機(jī)器人仿真與開(kāi)發(fā)的 NVIDIA Isaac、人形機(jī)器人基礎(chǔ)模型 Isaac GR00T、用于視覺(jué) AI 的 NVIDIA Metropolis 以及用于實(shí)時(shí)傳感器處理的 NVIDIA Holoscan。與此同時(shí),NVIDIA 也希望開(kāi)發(fā)者基于 Jetson 硬件開(kāi)發(fā)機(jī)器人,因此套件提供了豐富的傳感器接口,無(wú)論是攝像頭、麥克風(fēng),還是溫度計(jì)、濕度計(jì),亦或是速度、扭矩傳感器,其數(shù)據(jù)均可快速、準(zhǔn)確地輸入模型。

NVIDIA 高級(jí)技術(shù)產(chǎn)品營(yíng)銷(xiāo)經(jīng)理 Chen Su 在一篇博客文章中表示:“此次性能的飛躍,將使機(jī)器人研發(fā)人員能夠在邊緣端處理高速傳感器數(shù)據(jù)并執(zhí)行視覺(jué)推理——而在此之前,這些工作流程的運(yùn)行速度過(guò)慢,無(wú)法適應(yīng)動(dòng)態(tài)變化的真實(shí)場(chǎng)景。”Chen Su 提到,敏捷機(jī)器人(Agility Robotics)、波士頓動(dòng)力(Boston Dynamics)等客戶已計(jì)劃采用 Jetson Thor 硬件。其還寫(xiě)道:“此舉將讓全球機(jī)器人即將迎來(lái) ‘智商飛躍’,隨著物理空間 AI 開(kāi)發(fā)者接入 NVIDIA Jetson Thor 模塊,這款全新的機(jī)器人計(jì)算機(jī)將成為科研與工業(yè)領(lǐng)域各類(lèi)機(jī)器人系統(tǒng)的‘大腦’?!背诵螜C(jī)器人外,Jetson Thor 還將加速各類(lèi)機(jī)器人應(yīng)用的發(fā)展,如手術(shù)輔助機(jī)器人、智能拖拉機(jī)、配送機(jī)器人、工業(yè)機(jī)械臂及視覺(jué) AI 智能體等。


(來(lái)源:資料圖)

依托 NVIDIA CUDA 生態(tài)系統(tǒng)的支持,隨著未來(lái)軟件版本的更新,Jetson Thor 有望實(shí)現(xiàn)更高的吞吐量與更快的響應(yīng)速度。此外,Jetson Thor 模塊還可運(yùn)行完整的 NVIDIA AI 軟件棧,通過(guò) NVIDIA 機(jī)器人專(zhuān)用平臺(tái) Isaac、視頻分析 AI 智能體平臺(tái) Metropolis、傳感器處理平臺(tái) Holoscan 等,其能為幾乎所有物理空間 AI 工作流程提供加速支持。借助這些軟件工具,開(kāi)發(fā)者能輕松構(gòu)建并部署各類(lèi)應(yīng)用,例如:可分析實(shí)時(shí)攝像頭流以監(jiān)控工人安全的視覺(jué) AI 智能體、能在非結(jié)構(gòu)化環(huán)境中執(zhí)行操控任務(wù)的人形機(jī)器人,以及基于多攝像頭流數(shù)據(jù)為外科醫(yī)生提供指導(dǎo)的智能手術(shù)室系統(tǒng)。


(來(lái)源:資料圖)

在美國(guó)卡內(nèi)基梅隆大學(xué)機(jī)器人學(xué)院,一個(gè)研究團(tuán)隊(duì)利用 NVIDIA Jetson 為自主機(jī)器人提供算力支持。這些機(jī)器人可在復(fù)雜的非結(jié)構(gòu)化環(huán)境中導(dǎo)航,執(zhí)行醫(yī)療分診及搜救任務(wù)。該校副研究教授、AirLab 實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人塞巴斯蒂安?舍勒(Sebastian Scherer)表示:“我們能實(shí)現(xiàn)的技術(shù)突破,完全取決于可用的算力水平。多年前,計(jì)算機(jī)視覺(jué)與機(jī)器人技術(shù)之間存在巨大鴻溝——因?yàn)橛?jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)的處理速度無(wú)法滿足實(shí)時(shí)決策需求。但如今,模型與計(jì)算能力已足夠強(qiáng)大,機(jī)器人能夠處理更為精細(xì)復(fù)雜的任務(wù)?!鄙崂疹A(yù)計(jì),將團(tuán)隊(duì)現(xiàn)有的 NVIDIA Jetson AGX Orin 系統(tǒng)升級(jí)為 Jetson AGX Thor 開(kāi)發(fā)者套件后,其 AI 模型(包括團(tuán)隊(duì)獲獎(jiǎng)的邊緣端機(jī)器人感知模型 MAC-VO)的性能將得到提升,傳感器融合能力會(huì)進(jìn)一步增強(qiáng),同時(shí)還能開(kāi)展機(jī)器人集群相關(guān)的實(shí)驗(yàn)。

美國(guó)機(jī)器人基礎(chǔ)模型公司 Skild AI 則在 X 發(fā)文稱:“黃仁勛剛剛為我們的機(jī)器人完成了‘雷神(Thor)級(jí)’升級(jí)?,F(xiàn)在它大概率配得上雷神之錘(Mjolnir)了?!?/p>


(來(lái)源:X)

NVIDIA Jetson AGX Thor 開(kāi)發(fā)者套件現(xiàn)已上市,起售價(jià) 3499 美元;Jetson T5000 量產(chǎn)模塊起售價(jià) 2999 美元(最低訂購(gòu)量為 1000 片)。NVIDIA 表示,當(dāng)企業(yè)使用該開(kāi)發(fā)者套件完成機(jī)器人原型開(kāi)發(fā)后,公司將推出可安裝在量產(chǎn)型機(jī)器人中的 Thor T5000 模塊。Jetson T5000 量產(chǎn)級(jí)模組可以通過(guò) NVIDIA 全球分銷(xiāo)合作伙伴訂購(gòu),而量產(chǎn)級(jí)系統(tǒng)及載板可通過(guò)嵌入式解決方案合作伙伴訂購(gòu)。


(來(lái)源:資料圖)

總的來(lái)說(shuō),通過(guò)整合 AI 計(jì)算能力,并疊加輸入輸出(I/O)、視頻處理、視覺(jué)加速等功能,NVIDIA 打造出了這款適用于機(jī)器人等應(yīng)用場(chǎng)景的全新平臺(tái)。此舉表明,NVIDIA 正將機(jī)器人領(lǐng)域打造為游戲與數(shù)據(jù)中心之外的又一增長(zhǎng)引擎。盡管機(jī)器人業(yè)務(wù)當(dāng)前僅占 NVIDIA 總營(yíng)收的約 1%,但增長(zhǎng)勢(shì)頭迅猛,其汽車(chē)與機(jī)器人合并業(yè)務(wù)部門(mén)今年的季度銷(xiāo)售額達(dá) 5.67 億美元,同比增長(zhǎng) 72%。NVIDIA 對(duì)機(jī)器人領(lǐng)域的戰(zhàn)略聚焦,與其更廣泛的生態(tài)系統(tǒng)布局互相契合:該公司僅提供基礎(chǔ)設(shè)施計(jì)算機(jī)及相關(guān)軟件,不直接生產(chǎn)機(jī)器人或汽車(chē)。

NVIDIA 機(jī)器人與邊緣 AI 副總裁迪普?塔拉(Deepu Talla)在近期接受媒體采訪時(shí)強(qiáng)調(diào)了這一角色,指出公司正通過(guò)技術(shù)支持推動(dòng)整個(gè)行業(yè)的進(jìn)步。此次發(fā)布后,NVIDIA 股價(jià)上漲近 2%。與此同時(shí),NVIDIA 還將機(jī)器人領(lǐng)域定位為 AI 之外的關(guān)鍵增長(zhǎng)領(lǐng)域。此外,NVIDIA 還通過(guò)投資 Field AI 等機(jī)構(gòu),進(jìn)一步深耕該領(lǐng)域,推動(dòng) AI 驅(qū)動(dòng)型機(jī)器人技術(shù)的創(chuàng)新。

參考資料:

https://www.cnbc.com/2025/08/25/nvidias-thor-t5000-robot-brain-chip.html

https://www.theregister.com/2025/08/25/nvidia_touts_jetson_thor_kit/

https://www.engadget.com/ai/nvidia-releases-the-next-generation-of-its-cutting-edge-robot-brain-180434373.html

https://siliconangle.com/2025/08/25/powering-age-robotics-nvidia-launches-jetson-thor-general-availability/

https://blogs.nvidia.com/blog/jetson-thor-physical-ai-edge/

https://www.tipranks.com/news/nvidia-nvda-makes-its-jetson-thor-robotics-product-available-for-sale

https://hothardware.com/reviews/nvidia-jetson-agx-thor-developer-kit-hands-on

https://www.servethehome.com/nvidia-jetson-agx-thor-developer-kit-blackwell-for-robotics/

https://wallstreetpit.com/128525-nvidias-jetson-agx-thor-the-robot-brain-powering-the-future-of-robotics/

https://gamesbeat.com/nvidia-launches-jetson-agx-thor-dev-kit-for-physical-ai-and-robotics/

https://x.com/scsatcmu/status/1959994241712902215

https://x.com/skildai/status/1960035672942919924

https://x.com/nvidiarobotics/status/1959999808652865847

https://x.com/hexagonab/status/1960001956379771102

https://x.com/tunguz/status/1960021214749163795

https://x.com/richtechrobots/status/1960001536622534892

https://bsky.app/profile/wittywebhandle.bsky.social/post/3lxacplbkdk2b

https://news.ycombinator.com/item?id=45015532

https://hardware.slashdot.org/story/25/08/25/207231/nvidias-new-robot-brain-goes-on-sale

排版:劉雅坤

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