NVIDIA a annoncé le lancement dePlateforme informatique embarquée de nouvelle génération de la série Jetson Thor, se concentrant également sur divers scénarios tels que l'inférence IA, le contrôle des robots et l'informatique de pointe. En remplaçant le GPU à architecture d'affichage Blackwell et en l'associant au processeur Arm Neoverse-V3AE, le Jetson Thor peut atteindre jusqu'à 2070 TFLOPS de performances IA sur une mini-plateforme. NVIDIA le qualifie même de « mini PC le plus puissant et le plus compact de l'histoire », et son prix démarre à 3499 XNUMX $ US.
Un grand pas en avant pour les plateformes d'IA embarquées
De Jetson Nano et Xavier à AGX Orin, NVIDIA n'a cessé de miniaturiser la puissance de calcul de l'IA pour les centres de données. Le nouveau Jetson Thor est le premier à intégrer l'architecture d'affichage Blackwell à une plateforme edge.
Cette gamme de produits trouve des applications dans des domaines tels que les robots autonomes, les véhicules sans conducteur, la fabrication intelligente, l'analyse d'images médicales et les centres de données périphériques. Mettant l'accent sur les hautes performances, l'efficacité énergétique et l'évolutivité, elle permet aux développeurs d'effectuer des inférences et des prises de décision en temps réel sans recourir au cloud.
Différences de positionnement entre les trois modèles
Cette fois, NVIDIA a lancé trois modèles : Jetson AGX Thor Developer Kit, Jetson Thor T5000 et Jetson Thor T4000.
Le kit de développement Jetson AGX Thor pour les développeurs et le Jetson Thor T5000 pour les applications de conception sont tous deux équipés d'un processeur Arm Neoverse-V14AE à 3 cœurs et d'un GPU Blackwell à 2560 2070 cœurs, offrant 128 5 TFLOPS d'inférence IA. Ils sont également équipés de 40 Go de mémoire LPDDR130X et leur consommation électrique varie de XNUMX W à XNUMX W. Leurs performances sont quasiment comparables à celles d'un petit supercalculateur d'IA et ils sont capables d'exécuter des tâches intensives telles que la reconnaissance visuelle, le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique.
Le nouveau Jetson Thor T4000 utilise un processeur Arm Neoverse à 12 cœurs et un GPU Blackwell à 1536 cœurs, offrant 1200 TFLOPS de performances et 64 Go de mémoire LPDDR5X, tout en consommant entre 40 et 75 W. Bien que légèrement inférieur au Jetson Thor T5000, il reste un choix haut de gamme parmi les plateformes embarquées similaires, adapté aux applications milieu et haut de gamme telles que les robots mobiles autonomes et le traitement d'images médicales de pointe.
Blackwell montre l'importance de la décentralisation de l'architecture
Depuis son lancement à la GTC 2024, l'architecture d'affichage Blackwell est devenue une technologie essentielle pour l'accélération GPU NVIDIA pour les centres de données, doublant les performances d'entraînement et d'inférence tout en améliorant considérablement l'efficacité énergétique et la bande passante mémoire. Jetson Thor intègre pour la première fois cette architecture d'affichage à une petite plateforme, permettant aux appareils périphériques de gérer directement des tâches auparavant réservées aux serveurs.
Par exemple, dans les scénarios de conduite autonome, Jetson Thor prend en charge la fusion multi-caméras et radars, permettant une évaluation en temps réel de l'état des routes. Dans les usines intelligentes, il permet la collaboration multi-machines, le contrôle qualité et l'apprentissage en périphérie, augmentant ainsi le niveau d'intelligence de l'automatisation de la production.
Prix et perspectives du marché
Avec un prix de départ de 3499 11 $ US (environ XNUMX XNUMX NT$), Jetson Thor est nettement plus cher que les plateformes embarquées actuellement disponibles. Cependant, pour les entreprises et les développeurs recherchant des déploiements d'informatique de pointe hautes performances, la série Jetson Thor offre une option plus flexible que les serveurs traditionnels, limités en espace et en dissipation thermique, tout en étant relativement économique.
À l'avenir, le lancement de Jetson Thor devrait devenir un élément clé du déploiement de l'IA en périphérie de réseau dans des applications allant des caisses intelligentes et de l'analyse client dans le commerce de détail à l'interprétation d'images médicales, à la prévision des flux de trafic, et même aux systèmes militaires et sans pilote. NVIDIA propose également une suite logicielle complète, comprenant le SDK JetPack, CUDA et TensorRT, pour accélérer la progression des développeurs, du prototypage à la commercialisation.
