L'Adozione Di Robot Di Fascia Generale E L'Specifico Dispositivo Thor

i robot di utilità generale e le macchine autonome si stanno spostando dai laboratori di ricerca alla distribuzione su larga scala nel mercato reale, creando una richiesta di supercomputer AI compatti e efficienti in termini di consumo di energia, in grado di eseguire modelli di base al bordo del dispositivo.

per soddisfare questa esigenza, oggi NvIdia ha introdotto i nuovi moduli T3000 e T2000 basati sull'architettura NVIDIA Thor che abilitano le applicazioni robotiche di massa e l'AI al bordo su larga scala.

i sistemi Jetson AGX Thor stanno alimentando questa nuova generazione di robot antropomorfi e di sistemi robotici, con un crescente utilizzo in diversi settori. Le principali aziende, tra cui 1X, Agile Robots, Amazon Robotics, Boston Dynamics, FANUC, Hitachi e Techman Robot stanno costruendo su questa piattaforma.

Scoprire Le Possibilità Dei T3000

le capacità hardware iniziano con i moduli Jetson e IGX T3000, che forniscono 865 FP4 teraflop di calcolo AI in un formato compatto di circa la metà della dimensione e del consumo energetico del T5000. Jetson T3000 combina un GPU Blackwell di NvIdia, un CPU Arm Neoverse a otto core, 32 GB di memoria LPDDR5X e 273 GB/s di larghezza di banda di memoria, insieme a una connettività a 25 GbE. IGX T3000 fornisce le stesse prestazioni con la funzionalità integrata di sicurezza mentre esegue in modo fluido il sistema di sicurezza NVIDIA Halos for Robotics per i robot in funzione insieme agli esseri umani.

Prestazioni Di Inference Simili Al T5000

nonostante le sue dimensioni ridotte, il T3000 riesce a ottenere le stesse prestazioni di inferenza del T5000 per carichi di lavoro multimodalità, includendo modelli linguistici di grandi dimensioni, modelli visione-linguaggio, modelli visione-linguaggio-azione e modelli mondiali di base. Lo spostamento verso il T3000 può ridurre i costi con la crescente richiesta di memoria a prezzi alti.

La Sfida Per L'AI Al Lato Con T2000

il Jetson T2000 introduce l'architettura Thor verso una gamma più ampia di sistemi AI al bordo. Con 400 FP4 teraflop di calcolo e 16 GB di memoria, offre un punto di partenza per i programmatori impegnati a costruire agenti AI visivi, robot mobili autonomi, manipolatori industriali e altre macchine intelligenti.

con l'introduzione dei nuovi moduli Jetson, NvIdia offre oggi una piattaforma di AI al lato scalabile che va da 70 TOPS a 2.000 teraflop, permettendo ai programmatori di affrontare quasi qualsiasi carico di lavoro AI al lato.

Skill Agente Per Automatizzare L'Ottimizzazione Della Memoria

gli agenti AI trasformano la produttività dei programmatori automatizzando l'ottimizzazione della memoria, la configurazione del sistema e i compiti di distribuzione che in precedenza richiedevano sforzi manuali ed esperti di settore.

con la nuova Jetson skill agent, i programmatori possono ottimizzare l'intero stack software e ottenere significativi risparmi in termini di memoria in pochi giorni invece di settimane. Queste skill supportano l'intera gamma Jetson, inclusi Jetson Thor e Jetson Orin, abilitando i programmatori a eseguire carichi di lavoro più avanzati su configurazioni di memoria inferiore.

Risultati Pratici Della Riduzione Della Memoria

l'ottimizzazione software in diversi settori ha consentito a molte aziende di accelerare lo sviluppo ed ottenere risparmi considerevoli in termini di memoria.

    • i leader robotici in ambito umanoide, tra cui UBTech e Agile Robots, e il fornitore di soluzioni industriali Connect Tech hanno ridotto l'utilizzo della memoria fino a 15 GB, permettendo lo spostamento dal modulo NVIDIA Jetson AGX Orin da 64 GB a 32 GB.
    • nello smart retail, SandStar ha ridotto l'utilizzo della memoria fino a 4 GB, permettendo la distribuzione sul modulo NVIDIA Jetson Orin NX da 8 GB invece della configurazione da 16 GB.
    • nella robotica compagni di GROOVE X, creatori del robot LOVOT, utilizzano acceleratori AI eterogenei di Jetson per ottimizzare la distribuzione dei carichi di lavoro, riducendo l'utilizzo della memoria e permettendo la distribuzione su configurazioni di memoria inferiore.
    • nel trasporto intelligente, NoTraffic ha ridotto l'uso della memoria del 30% sul Jetson TX2 NX.

con skill agent che semplificano lo sviluppo e i blueprints NVIDIA NemoClaw che orchestrano agenti intelligenti, Jetson è una piattaforma agentic-ready per l'AI fisica, abilitando ragionamenti avanzati, decisioni autonome e l'automa scalabile per compiti.

Il Rilascio di Cosmos 3 Edge Per La Piattaforma Thor

oggi NvIdia ha esteso la sua famiglia di modelli open world di frontiera NVIDIA Cosmos 3 — costruiti come modelli di base robot per sistemi fisicamente concreti — con un modello leggero compatibile con le piattaforme NVIDIA Thor. Cosmos 3 Edge, un modello da 4 miliardi di parametri, aiuta i sistemi concreti a visualizzare il mondo, ragionarci in tempo reale, e predire e generare azioni attraverso l'inferenza del dispositivo.

con il framework aperto Cosmos, i programmatori possono addestrare Cosmos 3 Edge per embodi specifici e sensori in poche ore — riducendo il divario di realtâ-simulazione — e successivamente distribuirlo su Jetson Thor per l'analisi visiva in tempo reale e le politiche robotiche del dispositivo.

Ottenere Informazioni Sulla Modalità Di Emulazione

condividendo la stessa architettura del chip e dello stack software all’interno della famiglia NVIDIA Thor, i nuovi moduli forniscono un percorso di sviluppo fluido. I programmatori possono iniziare a costruire oggi utilizzando il Kit sviluppatore Jetson AGX Thor disponibile tramite i partner di canale e imitare le prestazioni dei moduli T3000 e T2000.

utilizzando lo stack completo di AI fisica di NvIdia — incluso NVIDIA Isaac per la simulazione robotica e la percezione — insieme a modelli aperti come NVIDIA Nemotron, Cosmos