Компания Nvidia анонсировала две компактные вычислительные платформы Jetson Thor для роботов, промышленного оборудования и других периферийных систем искусственного интеллекта. Модели Jetson T3000 и T2000 планируется выпустить в первом квартале 2027 года.

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Источник изображений: Nvidia

Платформа Jetson Thor T3000 использует графический процессор Nvidia Blackwell и восьмиядерный процессор Arm Neoverse. Она обеспечивает производительность ИИ на уровне 865 FP4 TFLOPS. Система оснащена 32 Гбайт памяти LPDDR5X с пропускной способностью 273 Гбайт/с и поддерживает сетевое подключение со скоростью до 25 Гбит/с.

Nvidia заявляет, что T3000 примерно вдвое компактнее и потребляет примерно вдвое меньше энергии, чем существующий модуль T5000. Несмотря на уменьшение размеров, компьютер может обеспечить аналогичную производительность при выполнении таких задач, как обработка естественного языка, компьютерное зрение и моделирование робототехнических систем, отмечает Nvidia.

Jetson Thor T2000 — это более доступный вариант с производительностью 400 FP4 TFLOPS, оснащённый 16 Гбайт памяти. Nvidia ожидает, что этот компьютер будет использоваться в системах компьютерного зрения, мобильных роботах, промышленных манипуляторах и других машинах, которым не требуется производительность уровня T3000.

Разработчики смогут эмулировать T3000 уже в конце этого месяца, используя JetPack 7.2.1 и текущий комплект разработчика Jetson AGX Thor. Эмуляция T2000 появится позже, а выпуск физических модулей T3000 и T2000 запланирован на первый квартал 2027 года.

Компания Nvidia сегодня объявила о начале продаж новейших «мозгов» для роботов — системы Jetson AGX Thor Developer Kit, а также модулей Jetson T5000 и Jetson T4000. Производитель позиционирует новинки в качестве основы для «физического ИИ», подразумевая, что они станут фундаментом для всевозможных роботов и умных систем в сферах производства, логистики, транспорта, здравоохранения, сельского хозяйства и розничной торговли.

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Источник изображений: Nvidia

«Мы создали Jetson Thor для миллионов разработчиков роботизированных систем, которые взаимодействуют с физическим миром и всё больше влияют на него, — сказал Дженсен Хуанг (Jensen Huang), генеральный директор Nvidia. — Благодаря непревзойдённой производительности и энергоэффективности, а также возможности запуска нескольких генеративных моделей искусственного интеллекта локально, Jetson Thor является идеальным суперкомпьютером для развития физического искусственного интеллекта и общей робототехники».

Jetson T5000 представляет собой вычислительный модуль, включающий центральный процессор с 14 ядрами Arm Neoverse-V3AE с частотой до 2,6 ГГц, а также графический процессор на архитектуре Blackwell с 2560 ядрами CUDA и 96 тензорными ядрами пятого поколения, работающими на частоте до 1,57 ГГц. Чип дополняют 128 Гбайт оперативной памяти LPDDR5X с пропускной способностью 273 Гбайт/с.

Этот модуль лежит в основе системы для разработчиков Jetson AGX Thor. Пиковая производительность системы достигает 2070 Тфлопс в вычислениях на числах FP4-Sparse при энергопотреблении от 40 до 130 Вт. Таким образом, новинка предлагает прирост ИИ-производительности до 7,5 раза по сравнению со своим предшественником Jetson Orin, а также в 3,5 раза более высокую энергоэффективность.

В составе системы для разработчиков, помимо вычислительного модуля T5000, также присутствует скоростной NVMe SSD объёмом 1 Тбайт, адаптер Wi-Fi 6E и Bluetooth, а также интерфейсы QSFP28 (4×25 GbE) и 5GbE Ethernet.

В свою очередь, модуль Jetson T4000 предлагает 12-ядерный процессор на базе Neoverse-V3AE с частотой до 2,6 ГГц, а также GPU Blackwell с 1536 ядрами CUDA и 64 тензорными ядрами пятого поколения с частотой до 1,56 ГГц. Объём памяти LPDDR5X составляет 64 Гбайт, пропускная способность — 273 Гбайт/с. Производительность достигает до 1200 Тфлопс (FP4-Sparse), а энергопотребление настраивается в пределах от 40 до 70 Вт.

Nvidia отмечает, что вычислительные модули Jetson Thor способны локально запускать несколько ИИ-моделей, а также обеспечивают роботам и интеллектуальным системам моментальное восприятие и реакцию — они анализируют данные с датчиков и камер, управляют движением и взаимодействием с окружающей средой.

Кроме того, производитель подчёркивает развитый программный стек для работы с Jetson Thor: платформа полностью интегрирована с Isaac для моделирования роботов, GR00T Foundation Models для создания гуманоидов, Metropolis для компьютерного зрения и Holoscan для обработки данных сенсоров в реальном времени.

В Nvidia отметили, что Jetson Thor уже привлёк внимание и заслужил доверие крупных игроков в сфере робототехники и автоматизации. Agility Robotics, Amazon Robotics, Boston Dynamics, Caterpillar, Figure, Hexagon, Medtronic и Meta✴✴ уже работают над интеграцией новой платформы в свои передовые проекты. Компании вроде John Deere, OpenAI и Physical Intelligence проводят оценку возможностей системы для развития собственных решений в области физического ИИ.

«Мы не производим роботов, мы не производим автомобили, но мы обеспечиваем всю отрасль инфраструктурными компьютерами и сопутствующим программным обеспечением», — заявил Дипу Талла (Deepu Talla), вице-президент Nvidia по робототехнике и передовым технологиям искусственного интеллекта.

Комплект для разработчиков Jetson AGX Thor доступен уже сейчас по цене от $3499. В свою очередь, модули Jetson T5000 стоят $3199, но на большие партии предлагаются скидки: например, 1000 единиц можно приобрести по $2499 за штуку.

Крупнейший производитель ускорителей для решения задач в сфере искусственного интеллекта в лице компании Nvidia будет сильнее склоняться к робототехнике в 2025 году. Ожидается, что уже в первой половине нынешнего года производитель выпустит на рынок новую вычислительную платформу для человекоподобных роботов под названием Jetson Thor.

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Источник изображения: Tesla

Это ожидаемый шаг, являющийся частью многолетней стратегии Nvidia по развитию своего бизнеса. При этом компания не планирует напрямую конкурировать с производителями человекоподобных роботов, такими как Tesla. Вместо этого Nvidia хочет сформировать платформу для роботов, использовать которую смогут клиенты компании. Ранее в этом году вице-президент Nvidia по робототехнике и периферийным вычислениям Дипу Талла (Deepu Talla) заявлял, что рынок робототехники сильно фрагментирован и насчитывает «сотни тысяч» потенциальных клиентов, которые могут быть заинтересованы в использовании единой вычислительной платформы для роботов. Он также добавил, что компания сотрудничает с такими крупными производителями, как Tesla, Siemens и Universal Robots, причём два последних производителя уже активно внедряют решения на базе платформы Jetson.

Существенный сдвиг в сфере производства человекоподобных роботов Талла связывает с двумя факторами. Речь идёт о бурном развитии генеративных нейросетей и возможности обучения роботов с использованием моделируемой среды. Очевидно, Nvidia считает рынок робототехники одним из перспективных направлений для дальнейшего развития компании и наращивания прибыли. Продвижение компании в этом сегменте происходит в то время, когда крупные клиенты Nvidia, такие как Amazon и Google, стремятся снизить свою зависимость от графических ускорителей компании, пытаясь создать собственные аналоги, способные эффективно обрабатывать задачи искусственного интеллекта.