NVIDIA zrobiła pierwszy duży krok w stronę tzw. „Physical AI”, czyli sztucznej inteligencji w świecie fizycznym. Nowa platforma Jetson Thor oparta na architekturze Blackwell ma sprawić, że humanoidalne roboty zyskają własny „mózg”, zdolny do niezależnego rozumowania i pracy z zaawansowanymi modelami AI.
CEO firmy, Jensen Huang, nie kryje, że to kolejny filar rozwoju NVIDII, obok AI w data center i chmury. Teraz czas na roboty, które mają nie tylko wykonywać polecenia, ale też podejmować decyzje i działać bardziej autonomicznie.
Czym jest Jetson Thor i dlaczego to przełom?
Myśl o Jetson Thor jak o centralnym układzie nerwowym dla robota. Dotychczasowe maszyny, nawet te najbardziej zaawansowane, w dużej mierze opierały się na zaprogramowanych sekwencjach ruchów i ograniczonej analizie otoczenia. Nowa platforma NVIDIA ma to zmienić, dając robotom zdolność do niezależnego rozumowania i interakcji ze światem w czasie rzeczywistym. To wszystko dzięki surowej mocy obliczeniowej, zamkniętej w relatywnie niewielkiej i energooszczędnej formie.
Sercem systemu jest moduł Jetson T5000, bazujący na najnowszej architekturze GPU, którą znasz z kart graficznych – Blackwell. To właśnie ona, w połączeniu z wyspecjalizowanymi rdzeniami CPU, daje tej platformie prawdziwego „kopa”. W porównaniu do poprzednika, Jetson Orin, mówimy tu o gigantycznym skoku:
- 7,5x większa wydajność w obliczeniach AI
- 3,1x wyższa wydajność CPU
- 2x więcej pamięci RAM
Co to oznacza w praktyce? Roboty wyposażone w Jetson Thor będą w stanie uruchamiać zaawansowane modele generatywnej AI i frameworki do rozumowania bezpośrednio na pokładzie, bez konieczności stałego połączenia z chmurą. Będą mogły uczyć się, adaptować i podejmować decyzje w dynamicznie zmieniającym się otoczeniu.
NVIDIA nie rzuca słów na wiatr. Deklarowana moc obliczeniowa na poziomie 2070 TFLOPS (FP4) przy poborze mocy do 130 W robi ogromne wrażenie. Wydajność ta pozwala na szeroką adopcję w projektach, gdzie każdy wat energii jest na wagę złota.
| Kategoria | Specyfikacja |
|---|---|
| Moduł | Jetson T5000 |
| GPU | 2560-rdzeniowy GPU NVIDIA Blackwell z 96 Tensor Cores V generacji |
| CPU | 14-rdzeniowy 64-bitowy procesor ARM Neoverse V3AE |
| Pamięć RAM | 128 GB LPDDR5X (273 GB/s, 256-bitowa magistrala) |
| Sieć | 1x 5GbE RJ45, 1x QSFP28 (4x 25 GbE) |
| Interfejsy I/O | HDMI, DisplayPort, 2x USB-A 3.2, 2x USB-C 3.1, Gigabit Ethernet, 2x 13-pin CAN, Microfit power |
| Magazyn danych | 1 TB NVMe M.2 Key M slot |
| Pobór mocy | 40 W – 130 W |
Architektura Blackwell z rdzeniami Tensor piątej generacji to klucz do błyskawicznego przetwarzania algorytmów AI. Z kolei 14 rdzeni Arm Neoverse V3AE to jednostki zoptymalizowane pod kątem wysokowydajnych zastosowań obliczeniowych, które zapewniają płynne działanie całego systemu operacyjnego robota i obsługę jego sensorów.
Giganci już wchodzą do gry (i jest pewien haczyk)
To nie jest tylko pokaz siły na papierze. Najwięksi gracze w świecie robotyki, tacy jak Agility Robotics i Boston Dynamics, już wdrażają systemy Jetson Thor w swoich maszynach. Oznacza to, że inteligentne roboty, które widzieliśmy dotąd głównie na filmach promocyjnych, mogą wkrótce stać się znacznie bardziej autonomiczne i użyteczne. Co więcej, kluczowy partner NVIDIA, Foxconn, planuje wprowadzić na rynek własne roboty humanoidalne jeszcze w tym roku. To sygnał, że Fizyczna AI może stać się kolejnym, po treningu i inferencji w chmurze, motorem napędowym branży.
Oczywiście, tak potężna technologia ma swoją cenę. Zestaw deweloperski NVIDIA Jetson AGX Thor kosztuje $3,499. To spora kwota, ale należy pamiętać, że jest to narzędzie dla profesjonalistów i korporacji, które inwestują miliony w rozwój robotyki.
