NVIDIA უკვე დიდი ხანია ითვლება პიონერად ხელოვნური ინტელექტისა და მანქანური სწავლების სფეროში, რაც გზას უხსნის მიღწევებს ავტონომიურ ტრანსპორტში, რობოტიკასა და edge-გამოთვლებში.

განსაკუთრებით აღსანიშნავია Jetson სერია — კომპაქტური, მაგრამ უაღრესად პროდუქტიული დეველოპერის ნაკრებების ხაზი. ამ მოწყობილობებმა მსოფლიო აღიარება მოიპოვეს მცირე ზომის, მაღალი სიმძლავრისა და ენერგოეფექტურობის კომბინაციის წყალობით, და თითქმის სტანდარტად იქცნენ რობოტიკისა და ჩაშენებული AI-ს სფეროში.

Jetson AGX Thor-ის გაშვება აგრძელებს ამ ხაზს, ზრდის სტანდარტებს კიდევ უფრო მაღლა: ახლა სერვერის დონის გამოთვლითი სიმძლავრე ხელმისაწვდომია რეალურ დროში რობოტიკისთვის და მოწინავე edge-აპლიკაციებისთვის. ამრიგად, იბადება ახალი ეტაპი ფიზიკური AI-ს განვითარებაში — სისტემები, სადაც ინტელექტი მატერიალურ განსახიერებას პოულობს.

NVIDIA Jetson AGX Thor: ძირითადი მახასიათებლები

Jetson AGX Thor — ეს არის დეველოპერის ნაკრები, რომელიც აგებულია უახლესი Jetson T5000 მოდულის საფუძველზე. ის აერთიანებს Blackwell-ის გრაფიკულ პროცესორს 2560 ბირთვით, მრავალბირთვიან Arm პროცესორს და 128 გბ-მდე LPDDR5x მეხსიერებას — ეს ყველაფერი საშუალებას იძლევა დამუშავდეს ყველაზე რესურსტევადი AI-ამოცანები.

ნაკრები უზრუნველყოფს 2070 FP4-TFLOPS AI წარმადობას, რაც მას მზადყოფნაში აყენებს რობოტიკისა და edge-აპლიკაციების ყველაზე მომთხოვნი სცენარებისთვის. CPU-ს, GPU-სა და მეხსიერების მჭიდრო კავშირი გარანტიას იძლევა მყისიერ რეაგირებას და გამოთვლების ეფექტურ შესრულებას.

Jetson AGX Thor შექმნილია ავტონომიური სისტემებისთვის, ადამიანის მსგავსი რობოტებისთვის და ფიზიკური AI-ს ამოცანებისთვის. ის მხარს უჭერს გენერაციული მოდელების ფართო სპექტრს: vision-language-action-მოდელებიდან (VLA), როგორიცაა NVIDIA Isaac GR00T N1, პოპულარულ დიდ ენობრივ მოდელებამდე (LLM) და vision-language-მოდელებამდე (VLM). ეს ხსნის გზას რთული მსჯელობის ფორმებისა და AI-ს პრაქტიკული გამოყენებისთვის ფიზიკურ სამყაროში.

გარდა ამისა, ნაკრები შესანიშნავად ინტეგრირდება NVIDIA Holoscan-თან, რაც განსაკუთრებით მნიშვნელოვანია სენსორებით გაჯერებული სისტემებისთვის, მაგალითად, სამედიცინო ვიზუალიზაციისთვის. აქ სენსორებიდან მიღებული რეალური მონაცემები მყისიერად ერწყმის დაბალი ლატენტურობის AI დამუშავებას, რაც იძლევა მკაფიო და დროულ შედეგს.

თუ შევადარებთ Jetson AGX Orin-ს, AGX Thor აჩვენებს 7.5-ჯერ უფრო მაღალ AI გამოთვლით სიმძლავრეს და 3.5-ჯერ უფრო დიდ ენერგოეფექტურობას, რაც მას ოპტიმალურ არჩევანს ხდის რთული აპლიკაციებისთვის გადაჭარბებული ენერგიის მოხმარების გარეშე.

Jetson AGX Thor-ის (T5000 მოდულით) სხვა მნიშვნელოვანი მახასიათებლებია:

• შესანახი მოწყობილობა: NVMe 1 ტბ M.2 Key M სლოტის საშუალებით;
• კამერები: HSB-კამერა QSFP სლოტის საშუალებით, USB-კამერის მხარდაჭერა;
• გამოსახულების გამოტანა: 1 × HDMI 2.0b, 1 × DisplayPort 1.4a;
• ვიზუალური ამაჩქარებელი: 1 × PVA v3;
• USB: 2 × USB-A 3.2 Gen2, 2 × USB-C 3.1;
• ქსელები: 1 × RJ45 5 GBe პორტი, 1 × QSFP28 (4 × 25 GbE);
• სხვა ინტერფეისები: GPIO, UART, I2C, JTAG, CAN და ა.შ.;
• ენერგომოხმარება: 40–130 ვტ.

NVIDIA Jetson AGX Thor დეველოპერის ნაკრები უკვე ხელმისაწვდომია ოფიციალურ პარტნიორებთან 3499 აშშ დოლარის ფასად. მახასიათებლებისა და შეძენის ვარიანტების შესახებ დეტალები შეგიძლიათ იხილოთ NVIDIA Jetson Thor-ის ოფიციალურ გვერდზე.