NVIDIA ने बड़े पैमाने पर रोबोटिक्स और एज AI के लिए Jetson Thor T3000 और T2000 पेश किए
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NVIDIA ने Jetson Thor T3000 और T2000 मॉड्यूल का अनावरण किया है, जो बड़े पैमाने पर रोबोटिक्स और एज AI के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। T3000 एक कॉम्पैक्ट फॉर्म फैक्टर में 865 FP4 टेराफ्लॉप्स डिलीवर करता है, जबकि T2000 व्यापक एज अनुप्रयोगों के लिए 400 FP4 टेराफ्लॉप्स प्रदान करता है। 1X, Boston Dynamics और Amazon Robotics जैसी कंपनियाँ इस प्लेटफ़ॉर्म को अपना रही हैं। नए AI एजेंट कौशल मेमोरी ऑप्टिमाइज़ेशन को स्वचालित करते हैं, और रियल-टाइम रोबोट विज़न के लिए Cosmos 3 Edge मॉडल पेश किया गया है।
NVIDIA ने जनरल-परपज रोबोट और स्वायत्त मशीनों के लिए कॉम्पैक्ट, पावर-एफिशिएंट AI सुपरकंप्यूटर की मांग को पूरा करने के लिए Jetson Thor T3000 और T2000 मॉड्यूल की घोषणा की। T3000, T5000 के आधे आकार और बिजली की खपत में 865 FP4 टेराफ्लॉप्स AI कंप्यूट प्रदान करता है, जिसमें NVIDIA Blackwell GPU, आठ-कोर Neoverse Arm CPU, 32GB LPDDR5X मेमोरी और 273GB/s मेमोरी बैंडविड्थ शामिल है। T2000 एंट्री-लेवल एज AI के लिए 400 FP4 टेराफ्लॉप्स और 16GB मेमोरी प्रदान करता है। 1X, Agile Robots, Amazon Robotics, Boston Dynamics, FANUC, Hitachi और Techman Robot जैसी अग्रणी कंपनियाँ Jetson प्लेटफॉर्म पर निर्माण कर रही हैं। NVIDIA ने नए Jetson agent skills भी जारी किए जो मेमोरी ऑप्टिमाइज़ेशन को स्वचालित करते हैं, जिससे डेवलपर्स दिनों में महत्वपूर्ण मेमोरी बचत प्राप्त कर सकते हैं। ह्यूमनॉइड रोबोटिक्स लीडर्स UBTech और Agile Robots, साथ ही Connect Tech ने मेमोरी उपयोग को 15GB तक कम किया। स्मार्ट रिटेल में, SandStar ने मेमोरी 4GB कम की; GROOVE X ने LOVOT के लिए वर्कलोड वितरण को ऑप्टिमाइज़ किया; और NoTraffic ने इंटेलिजेंट ट्रांसपोर्टेशन में मेमोरी 30% कम की। इसके अतिरिक्त, NVIDIA ने Cosmos 3 परिवार का विस्तार करते हुए Cosmos 3 Edge लॉन्च किया, जो एम्बॉडिड सिस्टम के लिए 4-बिलियन पैरामीटर मॉडल है जिसे लगभग एक दिन में पोस्ट-ट्रेन किया जा सकता है और रियल-टाइम विज़न विश्लेषण के लिए Jetson Thor पर तैनात किया जा सकता है। डेवलपर्स इस महीने के अंत में JetPack 7.2.1 के साथ T3000 इम्यूलेशन मोड का उपयोग शुरू कर सकते हैं, बाद में T2000 इम्यूलेशन सपोर्ट आएगा। T3000 और T2000 मॉड्यूल Q1 2027 में उपलब्ध होंगे।
स्रोत: NVIDIA blog —
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