نيفيديا تطلق جيتسون ثور T3000 وT2000 للروبوتات والحوسبة الطرفية للأسواق الواسعة

NVIDIANVIDIA
كشفت نيفيديا عن وحدتي جيتسون ثور T3000 وT2000، المصممتين للروبوتات والحوسبة الطرفية للأسواق الواسعة. توفر T3000 أداءً يبلغ 865 تيرافلوب (نقطة عائمة رباعية الدقة) في عامل شكل مضغوط، بينما تقدم T2000 400 تيرافلوب لتطبيقات طرفية أوسع. تتبنى شركات مثل 1إكس، وبوسطن ديناميكس، وأمازون روبوتكس هذه المنصة. تعمل مهارات وكيل الذكاء الاصطناعي الجديدة على أتمتة تحسين الذاكرة، ويُطرح نموذج كوزموس 3 إيدج للرؤية الآنية للروبوتات.
أعلنت NVIDIA عن وحدتي Jetson Thor T3000 وT2000 لتلبية الطلب على الحواسيب الفائقة المدمجة والموفرة للطاقة والمخصصة للروبوتات ذات الأغراض العامة والآلات المستقلة. توفر وحدة T3000 أداءً حوسبياً للذكاء الاصطناعي يبلغ 865 تيرافلوب FP4 بحجم ونصف استهلاك الطاقة من T5000، وتجمع بين معالج NVIDIA Blackwell ووحدة معالجة مركزية ثمانية النوى من نوع Neoverse Arm وذاكرة 32 جيجابايت من نوع LPDDR5X وعرض نطاق ترددي للذاكرة يبلغ 273 جيجابايت/ثانية. أما وحدة T2000 فتقدم 400 تيرافلوب FP4 وذاكرة 16 جيجابايت لتطبيقات الحوسبة الطرفية للذكاء الاصطناعي على مستوى الدخول. تعمل شركات رائدة مثل 1X وAgile Robots وAmazon Robotics وBoston Dynamics وFANUC وHitachi وTechman Robot على بناء حلولها باستخدام منصة Jetson. كما أصدرت NVIDIA مهارات جديدة لوكلاء Jetson تعمل على أتمتة تحسين الذاكرة، مما يسمح للمطورين بتحقيق توفير كبير في الذاكرة في غضون أيام. قامت شركتا UBTech وAgile Robots الرائدتان في مجال الروبوتات البشرية، إلى جانب Connect Tech، بتقليل استخدام الذاكرة بنسبة تصل إلى 15 جيجابايت. في مجال البيع بالتجزئة الذكي، خفضت SandStar استخدام الذاكرة بمقدار 4 جيجابايت؛ وقامت GROOVE X بتحسين توزيع أعباء العمل لصالح روبوت LOVOT؛ وخفضت NoTraffic استخدام الذاكرة بنسبة 30% في النقل الذكي. بالإضافة إلى ذلك، وسعت NVIDIA عائلة Cosmos 3 بإطلاق نموذج Cosmos 3 Edge، وهو نموذج يحتوي على 4 مليارات معلمة مخصص للأنظمة المجسدة، ويمكن تدريبه لاحقًا في حوالي يوم واحد ونشره على Jetson Thor لتحليل الفيديو في الوقت الفعلي. يمكن للمطورين البدء في استخدام وضع محاكاة T3000 مع JetPack 7.2.1 في وقت لاحق من هذا الشهر، يليه دعم محاكاة T2000 لاحقًا. ستتوفر وحدات T3000 وT2000 في الربع الأول من عام 2027.
المصدر: NVIDIA blog — الأصلي
منشوراتنا السابقة حول هذا الموضوع ↓
أخبار جديدة