Компания Palit, известная как производитель видеокарт, представила Pandora — компактный компьютер, заточенный на работу с системами искусственного интеллекта, который основан на платформе Nvidia Jetson Orin NX Super.

Источник изображений: Palit

ИИ-компьютер Palit Pandora доступен в конфигурациях с 8 и 16 Гбайт памяти — они предлагают производительность 117 и 157 TOPS соответственно. Устройство окажется полезным в сценариях, где есть потребность в локальном запуске приложений с ИИ с высокой производительностью. Он может похвастаться компактными габаритами 123 × 145 × 66 мм при массе 470 г. Такой компьютер можно установить в среде с ограниченным пространством, где решающее значение имеют производительность и эффективность.

Устройство оборудовано системой активного охлаждения, которая обеспечит стабильную работу при запуске ресурсоёмких задач. Palit Pandora может быть востребован в интеллектуальных системах розничной торговли, в образовании, робототехнике и в области генеративного ИИ.

Компьютер оборудован двумя гигабитными портами Ethernet, четырьмя USB с поддержкой OTG, одним HDMI 2.0 и аудиоразъёмом. В комплекте идёт SSD на 128 Гбайт, на борту есть четыре слота M.2 для подключения дополнительных модулей, в том числе Wi-Fi и 5G/LTE. Для робототехники, автотранспорта и промышленных систем предусмотрены входы MIPI, дополнительный 14-контактный UART и интерфейсы шины CAN.

Palit Pandora свободно интегрируется в любое оборудование, альтернативный корпус для компьютера можно напечатать на 3D-принтере. В комплекте поставляется приложение для централизованного управления устройствами, что позволяет наблюдать за их работой в реальном времени и при необходимости устранять неполадки.

Производитель предложил несколько сценариев применения Palit Pandora. При помощи визуально-языковой модели (VLM) и генеративного ИИ компьютер способен в реальном времени анализировать демографические данные клиентов и предлагать им релевантную рекламу на цифровом экране — это окажется полезным в рознице. Системы распознавания объектов и преобразования текста в речь помогут в работе интеллектуальных образовательных платформ.

Компьютер поддерживает интеграцию с платформой Nvidia Isaac и ROS2 — он может работать с робототехникой, на роботизированных сборочных линиях, с системами автоматизации складов и автономной навигации. Pandora справляется с рабочими нагрузками генеративного ИИ: программные инструменты Nvidia позволяют запускать обработку запросов естественным языком, модели генерации контента и компьютерного зрения.

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.

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.

Компания Nvidia представила одноплатный компьютер Jetson Orin Nano Super для разработчиков различных систем с искусственным интеллектом, включая дронов, роботов и т.д. Новинка обеспечивает на 70 % большую производительность по сравнению с Jetson Orin Nano и стоит вдвое дешевле. Производительность Jetson Orin Nano Super — 67 TOPS при цене $249, что является серьёзным улучшением по сравнению с 40 TOPS у предшественника стоимостью $499.

Источник изображений: Nvidia

Jetson Orin Nano Super оснащён шестиядерным процессором Arm Cortex-A78AE, работающим на частоте 1,7 ГГц, и поставляется с 8 Гбайт оперативной памяти. Графический процессор с частотой 1020 МГц имеет 1024 ядра CUDA и 32 тензорных ядра, что обеспечивает максимальную производительность в 67 TOPS.

Система может питаться либо через порт USB Type-C, либо через проприетарный разъём, в любом случае для максимальной производительности мощность источника питания должна составлять не менее 25 Вт. Плата оборудована четырьмя портами USB 3.2 Type-A, которые работают на скорости 10 Гбит/с, двумя портами MIPI CSI, совместимыми с камерой Raspberry Pi и разъёмами M.2 2280 и M.2 2230 для подключения SSD.

Jetson Orin Nano Super также оборудован 40-контактным разъёмом GPIO, совместимым с Raspberry Pi, что предполагает возможность использования плат расширения Raspberry Pi Hats. Jetson Orin Nano Super работает под управлением специализированной версии Linux — L4T, созданной специально для работы на оборудовании Nvidia. Загрузка системы может осуществляться как с SSD, так и с карты памяти формата microSD.

По данным Nvidia, Jetson Orin Nano Super демонстрирует прирост производительности относительно оригинального Jetson Orin Nano в обучении больших языковых моделях на 37–63 %, задачах машинного зрения — на 36–104 %, и в распознавании изображений — на 43–69 %.

Nvidia отметила, что другие её одноплатные компьютеры текущего поколения, включая «обычный» Jetson Orin Nano, также получат прирост производительности до 70 процентов после обновления программного обеспечения. Например, производительность Orin NX 16 Гбайт увеличится со 100 до 157 TOPS, а Orin NX 8 Гбайт — с 70 до 117 TOPS.

Одноплатный компьютер Nvidia Jetson Orin Nano Super появится в продаже в конце этого месяца.

Nvidia в первой половине 2025 года выпустит на рынок Jetson Thor — новую вычислительную платформу для человекоподобных роботов. Компания рассчитывает занять свою нишу в быстрорастущем секторе робототехники, но не выпуская непосредственно роботов, а производя для них «мозги» и продавая их производителям робототехники по всему миру.

Источник изображения: Nvidia

Jetson Thor — это новейшая и наиболее мощная система в линейке компактных компьютеров Nvidia Jetson, предназначенных для приложений искусственного интеллекта. Новая модель ориентирована именно на робототехнику. Jetson Thor позволит наделить роботов более высокой автономностью и улучшить их способность взаимодействовать с людьми и окружающей средой.

Jetson Thor был создан как новая вычислительная платформа, способная выполнять сложные задачи и безопасно и естественно взаимодействовать с людьми и машинами. Она имеет модульную архитектуру, оптимизированную по производительности, мощности и размеру. Чип включает GPU нового поколения на архитектуре Blackwell с ИИ-движком, обеспечивающим производительность 800 Тфлопс в FP8. Также имеется встроенный модуль безопасности, высокопроизводительный кластер CPU-ядер и интерфейс 100-Гбит Ethernet.

На ежегодной конференции Nvidia в марте 2024 года генеральный директор Дженсен Хуанг (Jensen Huang) продемонстрировал несколько роботов, использующих чипы Nvidia. Важно отметить, что вместо того, чтобы выпускать собственных роботов, Nvidia позиционирует себя как поставщика технологий, подобно тому, как Google предоставляет платформу Android производителям смартфонов. Такая модель работы позволяет Nvidia сосредоточиться на разработке базовой инфраструктуры, тогда как производством и настройкой конечных решений займутся клиенты.

«Мы предоставляем платформу для роботов, мы не строим роботов», — подчеркнул вице-президент Nvidia по робототехнике и периферийным вычислениям Дипу Талла (Deepu Talla). В отличие от рынка смартфонов, где доминируют несколько крупных игроков, сектор робототехники сильно фрагментирован и насчитывает «сотни тысяч» потенциальных клиентов. Nvidia уже сотрудничает с такими крупными производителями, как Siemens и Universal Robots, которые активно внедряют решения на основе Jetson в своих проектах.

Талла также отметил, что Nvidia поставляет технологии Tesla для создания человекоподобных роботов. Напомним, что Tesla сейчас активно разрабатывает робота Optimus. По словам Илона Маска (Elon Musk), робот Optimus к концу 2025 года выйдет на ограниченное производство для использования на заводах Tesla, а в 2026 году планируется выпуск роботов для сторонних заказчиков.

Рынок человекоподобных роботов показывает большие перспективы, хотя широкомасштабное внедрение таких машин произойдёт не слишком скоро. Человекоподобные роботы могут изменить принципы взаимодействия между человеком и машиной в самых разных секторах — от промышленного производства и строительства до здравоохранения и домашних дел. Эти роботы могут выполнять различные задачи, помогая облегчить физическую работу и решать проблемы нехватки рабочей силы, с которой сталкиваются многие страны. Так, например, в Китае значительное внимание уделяется развитию этой технологии — от мехатроники до искусственного интеллекта, что обусловлено усиливающимся дефицитом рабочей силы и потребностью в автоматизации.

В рамках запланированной на завтра миссии SpaceX Transporter 11 на орбиту будет выведен кубсат (небольшой спутник) с платформой Nvidia Jetson Orin NX, предназначенной для запуска систем искусственного интеллекта. Инициаторы проекта хотят испытать новый материал, призванный защитить электронику в условиях космоса.

Источник изображения: CSC/Aethero

ИИ на Земле сегодня является главным технологическим трендом, но его развёртывание на орбите идёт намного медленнее — там спутники подвергаются жёсткому воздействию ионизированных частиц и космического излучения, угрожая электронным компонентам. Чтобы компьютер выжил в космосе, ему нужны защита — рассчитанный на высокие дозы радиации корпус из прочных материалов. Чтобы изготовить пригодный для космоса компьютер, нужны годы, поэтому производителям спутников приходится довольствоваться устаревшими процессорами.

Расположенная в Джорджии Cosmic Shielding Corporation (CSC), учреждённая шведским Техническим университетом Чалмерса, предложила своё решение этой проблемы. Компания разработала экранирующий нанокомпозитный метаматериал — полимер с наночастицами, точный состав которого является коммерческой тайной. Этот материал, уверены его создатели, способен останавливать заряженные частицы. CSC уже провела испытания материала в ускорителях частиц на Земле и в ходе восьмимесячного эксперимента на МКС.

Теперь проект перешёл на новый уровень: на орбите появится полноценный защищённый компьютер с ИИ. Он будет находиться на борту кубсата, созданного компанией Aethero из Сан-Франциско — она специализируется на выпуске высокопроизводительных компьютеров космического класса. Единственной задачей платформы во время его четырехмесячной миссии будет выполнение математических вычислений, результаты которых станут передаваться на Землю и подвергаться проверке.

Подобные системы будут пользоваться спросом, уверены в CSC. Они потребуются производителям спутников и поставщикам услуг по наблюдению за Землёй — их порадует возможность анализировать и обрабатывать изображения прямо на борту спутников. ИИ в космосе поможет в выполнении целого ряда новых миссий, требующих расширенного анализа изображений и визуальной навигации — обслуживание систем на орбите, удаление и манёвры по уклонению от космического мусора. Компьютеры с экранами нового поколения смогут дольше работать в космосе, а с более долгими миссиями сократятся и затраты на них. Этот же материал сможет использоваться в скафандрах, будущих космических станциях и лунных жилищах.

Собственный опыт в создании систем автопилота и цифровых карт местности компания NVIDIA готова использовать и в сфере промышленной автоматизации. Для этого на выставке Computex 2023 была анонсирована платформа Isaac AMR для быстрой разработки автономных мобильных роботов. Таковые, например, могут заменить парк управляемых людьми вилочных погрузчиков в складских помещениях.

Источник изображения: NVIDIA

Многообразие конфигураций соответствующих помещений и выполняемых роботами логистических задач, по словам представителей NVIDIA, заставило создателей платформы Isaac AMR сфокусироваться на трёх направлениях: создании карт, автономности и симуляции. По сути, Isaac AMR является платформой для разработчиков, построенной на архитектуре Nova Orin и аппаратных решениях семейства Jetson AGX Orin. Самодвижущийся робот на четырёх колёсах оснащается четырьмя стереоскопическими камерами, четырьмя широкоугольными камерами, двумя 2D-лидарами и одним 3D-лидаром. Производительность «начинки» такого робота достигает 275 терафлопс.

Этого арсенала вполне хватает для создания трёхмерных карт помещений на основе «облака точек», а также последующего определения оптимальных маршрутов передвижения роботов для выполнения логистических задач. Симуляция на этапе создания специализированных мобильных роботов может использоваться для отработки взаимодействия создаваемых систем с цифровыми двойниками реальных объектов. В фирменной среде симуляции NVIDIA учитываются даже физические свойства всех взаимодействующих объектов. Такая симуляция позволяет снизить вероятность появления ошибок при создании реальных образцов и сократить время разработки. Для программирования «эталонных» роботов не требуется глубокое значение специализированных языков и команд, интерфейс прост и понятен даже начинающим разработчикам.

Первые клиенты скоро получат доступ к Isaac AMR, но на каких условиях он будет осуществляться, NVIDIA не уточняет. По словам представителей компании, использование такой эталонной платформы позволяет сократить сроки разработки и материальные затраты на создание автономных мобильных роботов.