De acordo com pt.wedoany.com-A NVIDIA ampliou sua linha de produtos autônomos baseados em Thor com o lançamento dos novos módulos Jetson T3000 e T2000. Estes módulos são voltados principalmente para desenvolvedores de robôs, agentes de IA visual e sistemas industriais, ajudando-os a executar modelos de IA localmente, em vez de na nuvem. Este lançamento expande a faixa de desempenho da série Jetson de 70 TOPS para 2000 teraflops.
O Jetson T3000 é a versão mais potente dos dois produtos. De acordo com a NVIDIA, seu formato compacto oferece 865 FP4 teraflops de potência de computação de IA, com dimensões e consumo de energia aproximadamente metade dos do T5000. O módulo integra GPU Blackwell, CPU Arm Neoverse de oito núcleos, 32 GB de memória LPDDR5X, largura de banda de memória de 273 GB/s e conectividade de 25 GbE. Além disso, a variante IGX T3000 adiciona suporte a segurança funcional e vem equipada com o sistema de segurança Halos for Robotics para cenários de colaboração humano-robô.
A NVIDIA destacou que o T3000 é particularmente adequado para tarefas de raciocínio multimodal, abrangendo modelos de linguagem de grande porte (LLM), modelos de linguagem visual (VLM), modelos de ação de linguagem visual (VLAM) e modelos de base mundial (WFM). A empresa afirma que, sob a mesma carga de trabalho, seu desempenho de inferência é comparável ao do T5000, mas com um espaço ocupado menor. O Jetson T2000, por sua vez, é posicionado como um ponto de entrada mais baixo na série Thor, oferecendo 400 FP4 teraflops de potência de computação e 16 GB de memória, adequado para cenários de desenvolvimento de robôs móveis autônomos, braços robóticos industriais e agentes de IA visual.
No nível de software, a NVIDIA lançou simultaneamente o Jetson agent skills — um conjunto de ferramentas projetado para automatizar tarefas de otimização de memória, configuração de sistema e implantação, aplicável a dispositivos Jetson Thor e Jetson Orin. A empresa afirma que o software pode comprimir o ciclo de otimização de semanas para dias e permitir que os clientes escolham configurações de memória mais baixas sem sacrificar o desempenho. Essa capacidade torna-se particularmente importante num contexto de altos custos de memória e restrições rigorosas de hardware em sistemas de borda.
A NVIDIA citou vários usuários iniciais como exemplos para ilustrar a eficácia das ferramentas mencionadas. A UBTech, Agile Robots e Connect Tech conseguiram migrar com sucesso do módulo Jetson AGX Orin de 64 GB para o módulo de 32 GB, reduzindo o uso de memória em até 15 GB. No setor de varejo, a SandStar reduziu o uso de memória em até 4 GB, permitindo implantar aplicações no módulo Jetson Orin NX de 8 GB em vez da versão de 16 GB. Na área de transportes, a NoTraffic reduziu os requisitos de memória em 30% no Jetson TX2 NX, liberando espaço para executar mais funções de IA no mesmo hardware. A fabricante de robôs de companhia GROOVE X também utilizou o acelerador de IA híbrido do Jetson para redistribuir cargas de trabalho e aliviar a pressão sobre a memória. A NVIDIA afirmou que esses casos demonstram que a otimização de software pode alcançar reduções de custo semelhantes à substituição de hardware.
Para complementar a plataforma Thor, a NVIDIA também expandiu a série Cosmos 3, lançando o Cosmos 3 Edge. Trata-se de um modelo de base mundial com 4 bilhões de parâmetros, adequado para sistemas de IA incorporados que precisam analisar o ambiente em tempo real e gerar instruções de ação no dispositivo. Os desenvolvedores podem usar a estrutura Cosmos de código aberto da NVIDIA para adaptar o Cosmos 3 Edge a robôs e sensores específicos em aproximadamente um dia, e depois implantá-lo no Jetson Thor para análise visual no dispositivo e execução de políticas robóticas. Este lançamento reflete a estratégia geral da NVIDIA de integrar a venda de hardware com uma pilha de software para robótica, simulação e implantação de modelos, que inclui Isaac para simulação e percepção robótica, bem como modelos próprios como Nemotron, Cosmos 3 e Isaac GR00T.
De acordo com a NVIDIA, o Jetson AGX Thor foi adotado por equipes de robótica como 1X, Agile Robots, Amazon Robotics, Boston Dynamics, FANUC, Hitachi e Techman Robot. A lista mais ampla de parceiros de hardware inclui ADLINK, Advantech, AAEON, Aetina, Auvidea, AVerMedia, Connect Tech, ForeCR, JWIPC, NEXCOM Robotic Solutions, Realtimes, Seeed Studio, Twowin, TZTEK e YUAN, que já começaram a oferecer sistemas baseados em Thor. Os parceiros de software incluem Antmicro, Neurealm, REBOTNIX e RidgeRun, que fornecerão suporte de simulação e migração para clientes que migrarem para os novos módulos. Os desenvolvedores podem usar o kit de desenvolvimento Jetson AGX Thor existente para simular o desempenho dos T3000 e T2000, pois esses módulos compartilham a mesma arquitetura de chip e pilha de software. O modo de simulação do T3000 será lançado no final deste mês com o JetPack 7.2.1, e o suporte ao T2000 será fornecido em uma versão posterior. Os módulos Jetson T3000 e T2000 estão programados para serem lançados no primeiro trimestre de 2027.
