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Neue Details zu NVIDIA Jetson AGX Thor: Die Zukunft der KI-Robotik und des Edge-Computing

Screen shot showing JETSON Modules Roadmap

NVIDIA hat mit der Ankündigung des Jetson AGX Thor, einem Modul der nächsten Generation, das für die Stromversorgung humanoider Roboter und fortschrittlicher Edge-Geräte entwickelt wurde, die Messlatte für KI und Robotik erneut höher gelegt. Mit dem Thor-Modul möchte NVIDIA eine beispiellose Leistung bieten und dabei die neuesten GPU- und CPU-Architekturen nutzen.

Ein Sprung über Orin Jetson hinaus

JETSON AGX THOR Specification

Der Jetson AGX Thor basiert auf der Blackwell-Architektur von NVIDIA und stellt eine deutliche Verbesserung gegenüber seinem Vorgänger, dem Jetson AGX Orin, dar. Thor bietet eine erstaunliche 8-fache Leistungssteigerung bei der GPU-Berechnung, dank der Integration einer Transformer-Engine, die Gleitkommagenauigkeit von FP4 bis FP16 unterstützt. Diese Funktion ist ideal für Modelle des maschinellen Lernens, die eine schnelle und effiziente Berechnung erfordern.
Aber die Verbesserungen beschränken sich nicht nur auf die GPU. Die CPU von Thor bietet eine 2,6-fache Verbesserung gegenüber Orin. Dadurch können Entwickler komplexere Modelle ausführen und mehr Datenströme gleichzeitig verwalten, und Bibliotheken lassen sich schneller kompilieren. Darüber hinaus verdoppelt Thor die Speicherkapazität von Orin und unterstützt jetzt bis zu 128 GB RAM, was für datenintensive Anwendungen wie KI-Inferenz und Echtzeit-Videoverarbeitung unerlässlich ist.

Die IO-Fähigkeiten haben ebenfalls einen erheblichen Schub erhalten, mit einer zehnmal höheren Bandbreite im Vergleich zu Orin,  was voraussetzt, dass eine erweiterte USB 4.0-Unterstützung erforderlich ist. Ergänzt wird diese Steigerung durch die Integration neuer Wi-Fi- und Hochgeschwindigkeits-Ethernet-Verbindungen, die sicherstellen, dass Edge-Geräte in Umgebungen mit hoher Bandbreite nahtlos kommunizieren können.
Thor soll 2025 auf den Markt kommen, und erste Demos haben in der Robotik-Community bereits für Aufregung gesorgt.

Vergleich: Jetson AGX Thor vs. Jetson AGX Orin

Jetson Orin Modules

Der Jetson AGX Orin, der bei Entwicklern, die an Robotik- und KI-Anwendungen der nächsten Generation arbeiten, eine führende Wahl ist, ist in verschiedenen Modellen erhältlich, von der leistungsstarken 64-GB-Variante bis hin zu den kompakteren Orin Nano- und Orin NX-Modulen. Die Orin-Reihe unterstützt zwischen 20 und 275 TOPs (Tera Operations Per Second), mit Konfigurationen von 4 GB bis 64 GB RAM.
Orin-Module wurden bereits für ihre skalierbare Architektur und Effizienz bei der Ausführung von KI-Workloads auf Geräten mit unterschiedlichen Leistungsbudgets von 10 W bis 75 W gelobt. Durch den Leistungssprung von Thor liegt es jedoch in fast jeder Kategorie weit vor Orin.

Während Orin mit seiner Ampere-GPU-Architektur und 12-Kern-ARM-A78-CPUs beeindruckt, macht Thor mit Blackwell-GPUs und effizienteren CPUs den nächsten Schritt in die Zukunft. Die doppelte Speicher- und CPU-Kapazität macht Thor ideal für anspruchsvollere KI-Anwendungen, mit denen Orin möglicherweise Probleme hat, wie z. B. groß angelegte humanoide Robotik oder fortschrittliche autonome Systeme.
Der Orin bleibt eine fantastische Option für eine Vielzahl von Anwendungen und bietet ein hohes Leistungsniveau zu wettbewerbsfähigen Preisen, wobei Modelle wie der Orin Nano für Einsteiger-Entwickler bereits ab 199 US-Dollar erhältlich sind. Außerdem ist der Jetson AGX Orin jetzt zu einem niedrigen Preis für ein High-End-Edge-Gerät erhältlich.

Jetson Orin Modules Performance

Fazit

NVIDIAs Jetson AGX Thor steht für die Zukunft der KI-Robotik und der Edge-Geräte. Mit seinen transformativen GPU- und CPU-Upgrades, dem erhöhten Arbeitsspeicher und den schnelleren E/A-Fähigkeiten ist Thor in der Lage, die nächste Generation von Innovationen in den Bereichen Robotik, KI und Edge-Computing anzuführen. Während wir uns auf die Veröffentlichung im Jahr 2025 freuen, bleibt der Jetson AGX Orin eine leistungsstarke und vielseitige Wahl für Entwickler, die heute eine skalierbare KI-Leistung benötigen.

As a PhD student in Generative AI and Robotics at the University of Barcelona (UB), I am passionate about developing and researching intelligent systems that enhance human-robot-object interactions (HROIs). With a strong background in AI, edge computing, and GPU technologies, I have the skills and knowledge to tackle complex and challenging problems in this domain.

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