- NVIDIA Jetson Agx Thor Debüts с графическим процессором Blackwell, 128 ГБ памяти и 1 ТБ.
- Ранние обзоры описывают способную платформу, которая предлагает серьезные улучшения производительности для Jetson Orin
- Эксперт согласен с тем, что он понравится разработчикам, которые нуждаются в мощном оборудовании для проектов
Nvidia недавно запустила Detson Agx Thor Developer Kit, платформу в размере 3499 долларов США на робототехнику и Edge -ai.
В самом сердце находится модуль Jetson T5000, который был построен на архитектуре Blackwell и объединил графический процессор с 2560 семенами CUDA, 96 тензорным ядром и 14 -ядром ARM -CPU.
Он в паре с памятью LPDDR5X 128 ГБ и предлагает более 270 ГБ в секунду пропускную способность и 1 ТБ на борту. Варианты подключения включают USB C, USB A, HDMI 2.1, Wi Fi 6e, Bluetooth, Gigabit Ethernet и соединение 100 GBE.
«Хаб производительности» «
Первые обзоры комплекта в настоящее время находятся и указывают на то, что Nvidia создала впечатляющий вариант для разработчиков, несмотря на более высокую цену по сравнению с Jetson Orin.
Хотард Тесты показали, что Jetson Agx Thor также был сильным исполнителем для ограниченных сравнений. Контейнер ARM64 от NVIDIA работал гладко, но тестирование другого оборудования Blackwell не было возможно, и более старый комплект Orin не смог завершить какие -либо рабочие нагрузки.
Тем не менее, разрыв в способности был ясен, и Орин ближе к RTX 3050 и Тор подошел к уровню RTX 5070.
Крупные модели хорошо показали во время экзамена. Как Хотард Это указывает: «LLMS — это область, в которой характеризуется Jetson, и следует ожидать, что гуманоидные роботы смешивают язык с визуальными входами».
Обзор пришел к выводу, что набор для робототехники и проектов искусственного интеллекта имеет и обнаружил «Хинт из лошадиных сил»: «Если вы хотите выполнить очень большие модели искусственного интеллекта в дружественной многозадачной среде с программным стеком Nvidia, набор разработчиков Jetsson Agx Thor является большим инструментом для вашего инструмента. Refine and Update.
Сервитомии Обзор показал, что показатели претензий NVIDIA были близки, в том числе 149,1 токенов в секунду на Lama 3.1 8B по сравнению с ожидаемыми 150,8.
Производительность CPU многопоточное выступление поставило их возле AMD Ryzen AI 7 350 или MAC Mini M4, который был просмотрен с учетом фокусировки GPU.
В тестах тестов Тор последовательно превышал Орин в каждой модели. Прибыль в меньших рабочих нагрузках, таких как QWEN 2,5-VL 7B и LAMA 3.1 8B, были скромными, примерно в 1,3 раза быстрее.
DeepSeek-R1 7b показал большее улучшение с скоростью примерно в 1,5 раза. Наиболее драматическое различие было с выводом QWEN 3 32B, в котором Тор достиг почти в пять раз превышает производительность ORIN и выявил ее силу более крупными и более требовательными моделями.
В то время как выпуск питания может бросить вызов батарейным системам, Сервожом Наконец, Thor предлагает расчет и память, необходимую для расширенной робототехники. Также было возможно идентифицировать поставляемый SSD 1 ТБ как WD/Sandisk SN5000S.
Оба обзора описали Jetson Agx Thor как способный шаг вперед для проектов Edge AI и Robotics и высоко оценил свой сочетание расчета производительности, емкости хранения и инструментов разработчиков, в результате чего было установлено, что обновления программного обеспечения необходимы для разблокировки всех недостатков.
Как Сервожом Если вы выразите его, новый комплект будет «продавать как Hotcakes. Если вы создаете робототехнику следующего поколения, это платформа, на которой вы хотите это сделать».
Вы также могли бы понравиться
