Nvidia heeft de algemene beschikbaarheid van zijn Jetson AGX Thor developer kit en productiemodules aangekondigd. Dit krachtige platform, gebaseerd op de Blackwell GPU-architectuur, is ontworpen om de volgende generatie robotica en edge AI-toepassingen aan te sturen. Met een indrukwekkende rekenkracht van 2.070 FP4 teraflops binnen een energiebudget van 130 watt, vertegenwoordigt de Jetson AGX Thor een aanzienlijke vooruitgang ten opzichte van zijn voorganger.
De nieuwe module biedt 7,5 keer meer AI-rekenkracht en 3,5 keer hogere energie-efficiëntie vergeleken met de Jetson Orin. Dit stelt robots in staat om complexe taken uit te voeren, meerdere AI-modellen tegelijkertijd te draaien en real-time perceptie, redenering en interactie te realiseren. Jensen Huang, oprichter en CEO van Nvidia, benadrukt dat de Jetson AGX Thor is ontwikkeld voor miljoenen ontwikkelaars die werken aan robotsystemen die interageren met en de fysieke wereld vormgeven. Hij beschrijft het als de ultieme supercomputer voor het tijdperk van fysieke AI en algemene robotica.
Toonaangevende bedrijven in de sector, waaronder Agility Robotics, Amazon Robotics, Boston Dynamics, Caterpillar, Figure, Hexagon, Medtronic en Meta, hebben de Jetson AGX Thor al omarmd. Zij zien het potentieel om de intelligentie en functionaliteit van hun robots aanzienlijk te verbeteren. Agility Robotics is van plan de Thor te gebruiken als rekenkrachtbasis voor hun Digit humanoïde robot, waardoor grotere en intelligentere modellen lokaal kunnen draaien.
De developer kit is verkrijgbaar vanaf $3.499, met productiemodules die beschikbaar zijn via wereldwijde distributiepartners. Deze stap van Nvidia onderstreept de groeiende vraag naar geavanceerde AI-oplossingen in robotica en de ambitie van het bedrijf om de grenzen van edge computing te verleggen. De focus op een breder scala aan AI-modellen, zoals vision language action (VLA) en large language models (LLM), positioneert de Jetson AGX Thor als een cruciaal instrument voor innovatie in diverse industrieën, van logistiek en gezondheidszorg tot productie en autonome systemen.
De integratie van de Blackwell GPU-architectuur, voorheen voornamelijk in datacenters, naar het edge-segment, markeert een belangrijke strategische verschuiving van Nvidia om AI-kracht toegankelijker te maken. Bovendien is er een trend in het gebruik van gesimuleerde data in combinatie met echte observaties om AI-modelprestaties te verbeteren. Een voorbeeld hiervan is het genereren van meer dan 750.000 gesimuleerde trajecten, wat resulteerde in een prestatieverbetering van 40%. Dit illustreert hoe de combinatie van geavanceerde hardware zoals de Jetson AGX Thor en slimme software-ontwikkelingsstrategieën de weg vrijmaakt voor de volgende generatie intelligente robots die complexe taken kunnen uitvoeren in dynamische en ongestructureerde omgevingen.