Gerade hat NVIDIA das stärkste "Gehirn" für humanoide Roboter vorgestellt. Die KI-Leistung hat sich um das 7,5-Fache erhöht, und die Rechenleistung hat auf 2070 TFLOPS geschossen.

Der stärkste Roboter-“Gehirn” auf der Erde hat wieder einen neuen Besitzer!

Nach einer Meldung von Zhidx am 25. August. Heute hat NVIDIA das NVIDIA Jetson Thor vorgestellt, das speziell für physikalische KI und Humanoidroboter entwickelt wurde. Es wird von Huang Renxun, Gründer und CEO von NVIDIA, als “das ultimative Supercomputer für die Ära der physikalischen KI und der universellen Roboter” bezeichnet.

Das Jetson Thor verwendet die NVIDIA Blackwell GPU, einen 14-Kern Arm Neoverse CPU und einen 128 GB Grafikspeicher. Die Bandbreite des Grafikspeichers beträgt 273 GB/s. Die maximale KI-Rechenleistung beträgt 2070 TFLOPS bei FP4-Genauigkeit und 1035 TFLOPS bei FP8-Genauigkeit. Es kann generative KI und große Transformer-Modelle am Edge beschleunigen.

Es unterstützt verschiedene generative KI-Modelle, einschließlich VLA (Visuelles Sprach-Aktions)-Modelle, LLM (Große Sprachmodelle) und VLM (Visuelle Sprachmodelle). Es kann Echtzeit-Videodatenströme und KI-Inferenz verarbeiten und eignet sich für die Erstellung von KI-Agenten, die visuelle Suche und Zusammenfassung auf dem Edge durchführen können.

Der gesamte Jetson Thor-Computer kann in Bezug auf die Leistung, einschließlich CPU, GPU, SLC, DRAM-Anschluss, Netzwerk, Energieverwaltung usw., zwischen 40 W und 130 W konfiguriert werden.

Mithilfe von 4 25 GbE-Netzwerken, einem Kamera-Offload-Engine und einem Holoscan-Sensor-Brückenadapter kann das Jetson Thor Hochgeschwindigkeits-Sensordaten extrahieren und Echtzeitleistung erzielen.

Das Schwerpunktmerkmal des neuen Roboterschips ist die Ausführung von mehreren KI-Workflows, damit Roboter in Echtzeit und intelligent mit Menschen und der physischen Welt interagieren können und die Entwicklung von visuellen KI-Agenten und komplexen Robotersystemen vorangetrieben wird.

Im Vergleich zum Vorgänger Jetson Orin hat das Jetson Thor eine bis zu 7,5-fache Verbesserung der KI-Rechenleistung, eine bis zu 3,5-fache Verbesserung der Energieeffizienz, eine bis zu 3,1-fache Verbesserung der CPU-Leistung und eine bis zu 10-fache Verbesserung des I/O-Durchsatzes.

Im Vergleich vor 10 Jahren ist die Leistungssteigerung noch deutlicher - die KI-Leistung hat sich um bis zu 7.000-fach verbessert.

Das Jetson Thor kann mit der Robot-KI-Softwareplattform kombiniert werden. Es unterstützt verschiedene gängige KI-Frameworks sowie generative KI-Modelle von Unternehmen wie ByteDance, DeepSeek, Alibaba Qwen, Google Gemini, Meta, Mistral AI, OpenAI und Physical Intelligence (π).

Es ist auch vollständig kompatibel mit der Software-Stack von NVIDIA von der Cloud bis zum Edge, einschließlich der Isaac-Plattform für Robotersimulation und -entwicklung, des Isaac GR00T Humanoidroboter-Basismodells, des NVIDIA Metropolis für visuelle KI und des NVIDIA Holoscan für Echtzeit-Sensorverarbeitung.

Roboter müssen über eine Vielzahl von Sensoren verfügen, um die Welt wahrzunehmen und eine KI-Verarbeitung mit geringer Latenz zu ermöglichen. Echtzeit-Steuerungsframeworks laufen normalerweise mit einer Frequenz von 100 Hz - 1 kHz, Wahrnehmung und Planung laufen normalerweise mit 30 Hz und erweiterte Inferenz laufen normalerweise mit 1 - 5 Hz, ähnlich wie beim Menschen, der möglicherweise einige Sekunden nachdenkt.

Beim parallelen Verarbeiten von 16 Sensor-Eingängen und beim Ausführen der Modelle Llama 3B und Qwen 2.5 VL 3B generiert das Jetson Thor das erste Token innerhalb von 200 ms und gibt jedes Token innerhalb von 50 ms aus. Dies bedeutet, dass diese Modelle über 25 Token pro Sekunde generieren können, was eine Verdoppelung gegenüber dem Vorgänger ist.

Das Jetson Thor ist für universelle Inferenz konzipiert. Beim Ausführen von Inferenzmodellen wie Alibaba Qwen 3 - 30B - A3B, NVIDIA Cosmos Reason 1 7B und DeepSeek - R1 - Qwen - 32B hat es bereits eine bis zu 3 - 5-fache Leistungssteigerung bei FP8-Genauigkeit und eine bis zu 10-fache Leistungssteigerung bei FP4-Genauigkeit.

Die Software im NVIDIA CUDA - Ökosystem wird kontinuierlich im gesamten Lebenszyklus des Jetson optimiert. Beispielsweise wurde die Leistung des Xavier durch Software-Updates um 50 % und die Leistung des Orin um 100 % verbessert.

Mit der fortgesetzten Optimierung der Software in Zukunft wird das Jetson Thor noch größere Leistungssteigerungen erzielen.

Seit 2014 hat die NVIDIA Jetson - Plattform und der Roboter - Software - Stack ein Ökosystem von über 2 Millionen Entwicklern und über 150 Hardware - Systemen, Software - und Sensor - Partnern angezogen. Über 7.000 Kunden haben bereits das Jetson Orin eingesetzt.

Star - Humanoidroboter - Unternehmen wie Zhongqing Robot, Galaxy Universal, Ubtech und Unitree Robotics, medizinische Unternehmen wie United Imaging und Unternehmen für intelligente Verkehrssysteme wie Wanji Technology haben bereits das Jetson Thor eingesetzt.

Das NVIDIA Jetson AGX Thor Entwickler - Kit ist jetzt auf dem Markt und weltweit erhältlich. Der Preis beginnt bei 3.499 US - Dollar (etwa 25.000 Yuan).

Die Jetson T5000 und Jetson T4000 Module können von weltweiten Vertriebspartnern bezogen werden. Der Preis für das Jetson T5000 beginnt bei 2.999 US - Dollar (etwa 21.500 Yuan) und der Preis für das Jetson T4000 beginnt bei 1.999 US - Dollar (etwa 14.300 Yuan).

Die genauen Spezifikationen sind wie folgt:

Das NVIDIA DRIVE AGX Thor Entwickler - Kit ist eine Entwicklungsplattform von NVIDIA für sichere autonom fahrende Fahrzeuge. Es hat die Sicherheitszertifizierung und ist ebenfalls mit der Blackwell GPU mit integriertem generativen KI - Motor ausgestattet. Es verfügt über eine Vielzahl von SDK - Kits und Bibliotheken. Das Entwickler - Kit kann bereits bestellt werden.

Spitzenunternehmen für intelligente Fahrzeuge wie BYD, DeepRoute.ai, GAC, IM Motors, Li Auto, WeRide, Xiaomi, Zeekr und Zhuoyu setzen sich aktiv für das DRIVE AGX Thor ein.

Für die Entwicklung von Humanoidrobotern bietet NVIDIA ein grundlegendes System, Blueprint, Werkzeuge, Dienstleistungen, Algorithmen und andere Robot - Technologien. In Zusammenarbeit mit dem Ökosystem wird ein end - to - end - Workflow für die vier wichtigen Schritte (Datengenerierung, Modelltraining, Simulations - Test, Bereitstellung und Inferenz) bei der Erstellung von Roboterprodukten und ihrer Einführung in die reale Welt bereitgestellt.

Der Roboter - Geschäftszweig von NVIDIA wächst schnell. In diesem Jahr hat NVIDIA die Automobil - und Roboter - Geschäftsbereiche in der Finanzberichterstattung zusammengefasst. Der Umsatz im ersten Quartal betrug 567 Millionen US - Dollar, was einem Jahr - über - Jahr - Anstieg von 72 % entspricht.

Derzeit konzentriert sich NVIDIA auf die Entwicklung von drei Computern für physikalische KI und Roboter, einschließlich des NVIDIA DGX AI Supercomputers für das Training von Modellen, des NVIDIA OVX Computers für die Generierung von synthetischen Daten und die Simulations - Tests sowie des Echtzeit - Computers, der im Roboter selbst installiert wird (wie das Jetson Thor).

Von der Wahrnehmungs - KI, der generativen KI, der Agentic KI bis hin zur zukünftigen physikalischen KI breitet NVIDIA sein Rechenreich über den gesamten Lebenszyklus der KI aus.

Dieser Artikel stammt aus dem WeChat - Publikationskanal “Zhidx” (ID: zhidxcom). Autor: ZeR0, Redakteur: Moying. Veröffentlicht von 36Kr mit Genehmigung.