Jetson Thor는 130 와트 파워 엔벨로프 내에서 최대 2,070 FP4 Teraflops의 AI Compute를 제공합니다. | 출처 : Nvidia
지난달 Nvidia는 강력한 새로운 AI 및 로봇 개발자 키트 인 Nvidia Jetson AGX Thor를 출시했습니다. Chipmaker는 슈퍼 컴퓨터 수준의 인공 지능 성능을 작고 전력 효율적인 모듈로 제공한다고 밝혔다.
이 모듈을 통해 로봇과 기계는 인식, 의사 결정 및 제어와 같은 고급 “물리 AI”작업을 실시간으로 실행할 수 있습니다. 클라우드에 의존하지 않고 장치에서 직접 수행합니다.
풀 스택 nvidia Jetson 소프트웨어 플랫폼은 인기있는 모든 것을 지원하는 모듈에 전원을 공급합니다. 일체 포함 프레임 워크 및 생성 AI 모델. 또한 로봇 시뮬레이션 및 개발 용 Nvidia Isaac, Vision AI 용 Nvidia Metropolis 및 Holoscan을 실시간으로 포함하여 Nvidia의 소프트웨어 스택과 완전히 호환됩니다. 감지기 처리.
Nvidia는 그것이 a라고 말합니다 로봇 공학에서 가장 중요한 도전 중 하나를 해결하기 때문에 큰 문제: 로봇이 사람들과 물리적 세계와 실시간, 지능적인 상호 작용을 가질 수 있도록 멀티 -AI 워크 플로우를 실행합니다. Jetson Thor는 실시간 추론을 잠금 해제하며 고도로 성능이 높은 물리 AI 응용 프로그램에 걸쳐 중요합니다. 휴머노이드 로봇 공학, 농업그리고 수술 보조.
Jetson AGX Thor는 최대 2,070 FP4 TFLOPS AI COMPUTE를 제공하고 128GB 메모리를 포함하며 40-130 W 파워 엔벨로프 내에서 실행됩니다. Blackwell GPU 아키텍처를 기반으로 한 Jetson Thor는 2,560 개의 CUDA 코어와 96 개의 5 세대 텐서 코어를 통합하여 다중 인스턴스 GPU와 같은 기술로 가능합니다. 이 시스템에는 14 코어 ARM Neoverse-V3AE CPU-코어 당 1MB L2 캐시, 16MB 공유 L3 캐시가 포함되어 있습니다.
이 특정 키트에 많은 과대 광고가 있지만 Jetson Thor만이 도시에서 유일한 게임은 아닙니다. 다른 플레이어 인텔의 하바나 가우디, Qualcomm RB5 플랫폼또는 AMD/xilinx 적응 형 Soc또한 에지 AI, 로봇 공학 및 자율 시스템을 대상으로합니다.
다음은 현재 사용 가능한 것과 빛나는 곳을 비교 한 것입니다.
nvidia jetson agx thor specs, 강점
- Nvidia Blackwell 그래픽 처리 장치 (GPU)에 구축
- 최대 2,070 FP4 TFLOPS (초당 1 조 플로팅 포인트 작업)를 제공하며 130W 엔벨로프 내에서 128GB LPDDR5X 메모리를 포함합니다. 그것은 이전 Jetson Orin 라인에 비해 7.5 배 AI 컴퓨팅 도약과 3 배 더 나은 효율성입니다.
- 2,560 개의 CUDA 코어, 96 개의 텐서 코어 및 14 코어 팔 Neoverse CPU가 장착되어 있습니다.
- 1 TB 온보드 NVME (비 휘발성 메모리 익스프레스), 100 기가비트 이더넷 (GBE)을 포함한 강력한 I/O 및 대형 언어 모델 (LLM) 및 생성 물리 AI를 지원하는 실시간 로봇 워크 로봇 작업에 최적화되었습니다.
사용 사례 및 수신 : 초기 조종사와 평가는 아마존 로봇 공학,,, 보스턴 역학,,, 메타,,, 무한 궤도조종사와 함께 존 디어 그리고 Openai.
Qualcomm Robotics RB5 플랫폼 사양, 강점
- QRB5165 SOC (System on Chip)에 의해 구동
- 옥타 코어 Kryo 585 CPU, Adreno 650 GPU, Hexagon Tensor Accelerator와 함께 15 개의 Tops (디지털 신호 프로세서) 및 최대 7 개의 동시 카메라 및 8K 비디오를 처리 할 수있는 Advanced Spectra 480 ISP를 제공합니다.
- 연결성은 원격의 저도 조작을위한 통합 된 5G, Wi-Fi 6 및 Bluetooth 5.1의 눈에 띄는 것입니다.
- 보안 처리 장치, 암호화 지원, 보안 부팅 및 FIPS 인증으로 보안을 위해 구축되었습니다.
사용 사례 및 개발 지원 : 로봇 공학 및 로봇 공학 및 AI 추론과 같은 로봇 공학 사용 사례에 이상적입니다. 드론. Linux, Ubuntu 및 지원을 지원합니다 로스 2.0 SDKS (Rich Software Development Kits) 비전AI 및 로봇 공학 개발.
AMD 적응 형 SOC 및 FPGA 가속기
주요 기능 : AMDAIE-ML (AI-ML) 아키텍처는 Int8 및 Bfloat16 워크로드를 최적화하여 와트 당 상당히 높은 상단을 제공합니다.
혁신 하이라이트 : Edgellm과 같은 학업 프로젝트는 CPU – FPGA 아키텍처 (AMD/Xilinx VCU128 사용) LLM 작업에서 GPU를 능가합니다. 예를 들어, 그들은 NVIDIA의 A100보다 1.7 배 더 높은 처리량과 7.4 배 더 나은 에너지 효율을 달성했습니다.
단점 :
- 강력하지만 전문화 된 개발이 필요하며 통합 로봇 플랫폼과 생태계가 부족합니다.
- 인텔 하바나 가우디 (Intel Habana Gaudi)는 교육을위한 데이터 센터에서 더 일반적이며 폼 팩터 제한으로 인해 임베디드 로봇 공학에서 덜 널리 퍼져 있습니다.
Robobusiness에서 Nvidia와 연결하십시오
Nvidia는 큰 존재를 할 것입니다 Robobusiness캘리포니아 주 산타 클라라에서 10 월 15 일과 16 일에 개최되며 로봇 보고서.
Nvidia의 Robotics and Edge AI 부사장 인 Deepu Talla는“오프닝 기조 연설을“새로운 로봇 시대에 대한 물리적 AI.” Talla에 따르면 실제 세계를위한 생성 AI는 여기에 있습니다.
AI의 이사이자 Nvidia의 저명한 연구 과학자 인 Jim Fan은 기조 연설 패널에 올 것입니다. 초기 휴머노이드 배치에서 배운 교훈. 그는 글로벌 자동화 전략 책임자 인 Katlyn Lewicke와 GXO Logistics의 Intel과 Agility Robotics의 최고 기술 책임자 인 Pras Velagapudi와 합류 할 것입니다.
NVIDIA의 자율 기계 제품 관리 담당 이사 인 Amit Goel은 로봇 상태에 관한 기조 연설 패널에 올 것입니다. Cobot, DHL 및 F-Prime Capital의 Goel과 기타 업계 리더들은 진행 상황을 이끌고, 로봇 공학을 막고 여전히 장벽이 있으며, 앞으로 몇 년 동안 로봇 공학을 형성하는 트렌드에 대해 논의 할 것입니다.
2004 년에 설립 된 Robobusiness는 상업용 로봇 개발자 및 공급 업체를위한 최고의 이벤트입니다. 회의에는 60 명 이상의 연사, 스타트 업 워크숍, 로봇 스타트 업 경쟁, 네트워킹 리셉션 등이 있습니다. Show Floor의 100 개가 넘는 전시 업체가 로봇 공학 개발 문제를 해결하기 위해 최신 활성화 기술, 제품 및 서비스를 선보일 예정입니다.
편집자 주 : 이 기사는 신디케이트되었습니다 로봇 보고서 형제 사이트, Engineering.com.
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