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NVIDIA lance la plateforme IGX Thor, intégrant les GPU Blackwell pour accélérer les applications d'IA physique industrielles et médicales.

Écrit par : Mash Yang
2025-10-29
in 展覽, 生活, processeur
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Lors de la conférence GTC à Washington, D.C., NVIDIA a dévoilé NVIDIA IGX Thor, une nouvelle plateforme conçue pour l'informatique de pointe industrielle et médicale. Conçue pour apporter des capacités d'IA physique en temps réel directement à la périphérie, cette plateforme intègre un traitement de capteurs ultra-rapide, une fiabilité de niveau entreprise et une sécurité fonctionnelle dans un module compact de bureau.

NVIDIA lance la plateforme IGX Thor, intégrant les GPU Blackwell pour accélérer les applications d'IA physique industrielles et médicales.

NVIDIA souligne que par rapport à la génération précédente de NVIDIA IGX Orin, les performances de calcul de l'IA d'IGX Thor sont améliorées jusqu'à 8 fois, permettant aux développeurs de créer des systèmes plus rapides, plus sûrs et plus intelligents, accélérant ainsi la transformation de l'IA du monde numérique vers le monde physique.

Architecture principale : iGPU Blackwell + dGPU, performances de calcul de 5 581 FP4 TFLOPS

Pour surmonter les limitations de vitesse et de capacité des systèmes edge traditionnels dans le traitement des données en temps réel et l'exécution sécurisée de plusieurs modèles d'IA génératifs, IGX Thor intègre de puissantes spécifications matérielles :

• Deux GPU Blackwell : La plateforme dispose de deux GPU d'architecture NVIDIA Blackwell intégrés : un GPU intégré (iGPU) et un GPU discret (dGPU).

• Puissance de calcul de l'IA élevée : Fournit jusqu'à 5 581 FP4 TFLOPS de performances de calcul d'IA.

• Connexion haut débit : Prend en charge la connectivité réseau 400 GbE.

NVIDIA a souligné que par rapport à IGX Orin, la puissance de calcul de l'IA d'IGX Thor sur iGPU a été multipliée par 8, celle du dGPU par 2.5 et la connectivité par 2, ce qui lui permet d'exécuter des modèles de langage volumineux (LLM) et des modèles de langage visuel (VLM) de manière plus fluide en périphérie.

NVIDIA lance la plateforme IGX Thor, intégrant les GPU Blackwell pour accélérer les applications d'IA physique industrielles et médicales.

Conception de qualité industrielle : cycle de vie de 10 ans, sécurité fonctionnelle Halos intégrée

Conçue pour les besoins exigeants des environnements industriels et médicaux, la plateforme IGX Thor offre les fonctionnalités suivantes :

• Plateforme de qualité industrielle : Fournit un cycle de vie du produit de 10 ans et un support à long terme pour la pile logicielle NVIDIA AI.

• Support logiciel : Exécute la pile logicielle NVIDIA AI Enterprise, y compris les microservices NVIDIA NIM (accélérant le développement d'applications d'IA physique du cloud à la périphérie), NVIDIA Isaac (robotique), NVIDIA Metropolis (vision AI) et NVIDIA Holoscan (traitement des capteurs).

• Sécurité fonctionnelle intégrée : Intégrant des éléments du système de sécurité complet NVIDIA Halos, il intègre la sécurité fonctionnelle dans les systèmes d'IA robotiques, médicaux et industriels, en exploitant les capteurs embarqués et d'infrastructure pour garantir une collaboration homme-machine sûre.

Largement adopté par l'écosystème : Hitachi Rail, CMR Surgical, etc.
NVIDIA a annoncé que plusieurs leaders mondiaux des secteurs industriel, robotique, médical et aérospatial seront parmi les premiers à adopter IGX Thor :

• Industrie/Robotique : Hitachi Rail (pour la maintenance prédictive ferroviaire et l'inspection autonome), Maven Robotics (pour les robots industriels de nouvelle génération) et le SETI Institute.

• Aérospatial: Joby Aviation (développement d'applications liées à l'eVTOL).

• Médical/Soins : Diligent Robotics, EndoQuest Robotics et CMR Surgical évaluent l’utilisation de l’IGX Thor dans leurs systèmes robotiques chirurgicaux pour permettre une analyse en temps réel et une prise de décision adaptative.

En outre, un écosystème de fabricants d'équipements, dont Advantech, ADLINK, ASRock Rack, Inventec, NexCOBOT, Onyx et YUAN, y compris plusieurs fabricants taïwanais, fournira également une série de serveurs edge basés sur IGX Thor, des cartes porteuses personnalisées, des services de conception, des caméras, des capteurs et des logiciels d'IA et système pour accélérer le développement de solutions.

NVIDIA lance la plateforme IGX Thor, intégrant les GPU Blackwell pour accélérer les applications d'IA physique industrielles et médicales.

Développer de manière synchrone Omniverse Blueprint pour accélérer le développement des jumeaux numériques d'usine et de la robotique

Lors d'une présentation distincte au GTC DC, NVIDIA a également annoncé l'extension de son « Mega » NVIDIA Omniverse Blueprint pour inclure une technologie de conception et de simulation de jumeaux numériques à l'échelle de l'usine.

• Siemens devient le premier développeur de logiciels de jumeaux numériques à prendre en charge ce modèle (plateforme Siemens Xcelerator).

FANUC et Foxconn Fii (Hongbai) sont devenus les premiers fabricants à prendre en charge les jumeaux numériques OpenUSD de leurs robots. Jensen Huang a démontré comment Foxconn a utilisé Omniverse pour concevoir son usine de fabrication de serveurs d'IA NVIDIA à Houston, au Texas.

• Les leaders américains de la fabrication tels que Belden, Caterpillar, Lucid Motors, Toyota, TSMC et Wistron utilisent Omniverse pour créer des jumeaux numériques de leurs usines et accélérer les processus de fabrication pilotés par l'IA.

• Les entreprises de robotique telles qu'Agility Robotics, Amazon Robotics, Figure et Skild AI utilisent l'architecture à trois ordinateurs de NVIDIA (dont Jetson AGX Thor, IGX Thor, etc.) pour créer des robots collaboratifs.

Informations sur l'annonce

La plateforme NVIDIA IGX Thor sera disponible en deux systèmes prêts pour la production : le module NVIDIA IGX T5000 et le kit de développement NVIDIA IGX T7000. Les systèmes de production et les kits de développement devraient être disponibles dès décembre.

Tags: BlackwellGTC DCIGX ThorNvidiarobotIA de pointe
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Mash Yang

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Fondateur et rédacteur en chef de mashdigi.com, et étudiant en journalisme technologique.

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