Presentando NVIDIA Jetson Thor, la plataforma definitiva para IA física

Visión general

NVIDIA Jetson Thor representa una nueva generación de computación robótica de borde diseñada para IA física. Integra un ordenador de borde de alto rendimiento con soporte nativo para sensores multimodales y razonamiento generativo, permitiendo que los robots operen de forma flexible en diversas tareas y entornos sin reprogramar para cada trabajo. Construido sobre la arquitectura NVIDIA Blackwell, Jetson Thor ofrece una potencia de cómputo de IA en el borde sustancial y está diseñado para trabajar de la mano con las pilas de software de robótica e IA de NVIDIA para acelerar flujos de trabajo autónomos e interactivos. En el corazón de la plataforma se encuentra el Jetson AGX Thor Developer Kit, emparejado con el módulo Jetson T5000 y optimizado para un rango de potencia de alrededor de 130 W. La plataforma está diseñada para acelerar modelos grandes y diversos —desde modelos visión–lenguaje–acción (VLA) como NVIDIA Isaac GR00T N1.5 hasta grandes modelos de lenguaje (LLMs) y modelos de visión (VLMs)— y para ejecutar múltiples modelos y flujos de sensores multimodales en tiempo real. Jetson Thor ofrece una plataforma que facilita la creación rápida de prototipos y el despliegue para robots humanoides, máquinas autónomas y automatización industrial. Jetson Thor está diseñado para una experiencia fluida de nube a borde, ejecutando la pila de software de NVIDIA para aplicaciones de IA física, incluido NVIDIA Isaac para robótica, NVIDIA Metropolis para IA visual agentiva y NVIDIA Holoscan para procesamiento de sensores. Al combinar una plataforma de hardware robusta con una pila de software integrada, Jetson Thor busca acelerar cargas de IA en el borde manteniendo un rendimiento determinista para tareas robóticas críticas. Atributos arquitectónicos clave incluyen cuantización FP4 nativa con un Transformer Engine de próxima generación que puede cambiar dinámicamente entre FP4 y FP8 para eficiencia, MIG (Multi-Instance GPU) para asignación de recursos aislados y previsibles, y un conjunto rico de aceleradores para tareas de percepción y movimiento. Esta arquitectura habilita razonamiento generativo escalable, fusión rápida de sensores y control sensible en plataformas robóticas diversas. Jetson Thor aprovecha una pila de software NVIDIA para ofrecer capacidades de extremo a extremo: CUDA 13.0 en objetivos ARM, JetPack 7 con kernel Linux 6.8 y Ubuntu 24.04 LTS, además de un conjunto de herramientas y bibliotecas para IA en borde, robótica y flujos de trabajo de robótica. La plataforma se posiciona como base para robots humanoides de próxima generación y otros sistemas de borde que requieren IA robusta en el borde.

Características clave (resumen)

GPU NVIDIA Blackwell con 128 GB de memoria, hasta 2070 TFLOPS en IA FP4 dentro de un límite de 130 W
Hasta 7,5x más cómputo de IA y 3,5x mejor eficiencia energética frente a Jetson AGX Orin
MIG (Multi-Instance GPU) para particionar una sola GPU en cargas de trabajo aisladas y predecibles
CPU ARM Neoverse-V3AE de 14 núcleos, más un conjunto de aceleradores: PVA (Programmable Vision Accelerator) de tercera generación, codificadores/decodificadores duales, acelerador de flujo óptico y más
Cuantificación FP4 nativa con Transformer Engine de próxima generación que puede alternar FP4/FP8 para cargas de IA generativa
E/S amplia que incluye QSFP 4x25 GbE, RJ-45 Multi-GbE por cable, USB y otras interfaces para fusión de sensores de alta velocidad
Compatible con Isaac GR00T N1.5 y una amplia gama de LLMs y VLMs, permitiendo razonamiento generativo y procesamiento multimodal en borde
Instalación CUDA 13.0 unificada en targets ARM, simplificando desarrollo y despliegue
Stack de software NVIDIA completo: Isaac, Metropolis y Holoscan, con Holoscan Sensor Bridge para interoperabilidad de sensores
Soporte Cosmos Reason 7B VLM y capacidades edge-to-cloud para toma de decisiones en tiempo real
Ejecución en tiempo real con kernel preremplible y planificación de recursos MIG
Plataforma lista para robótica humanoide y otras cargas de trabajo exigentes en borde

Casos de uso comunes

Robótica humanoide e industrial que requieren razonamiento flexible y planificación a largo plazo
Manipulación de objetos en tiempo real, navegación e instrucciones complejas en entornos dinámicos
Despliegue de modelos de IA generativa en borde (LLMs, VLMs y VLAs) con flujos multimodales de sensores
Fusión de sensores y pipelines de percepción que demandan ancho de banda y latencia determinista
IA para búsqueda y resumen de video (VSS) y análisis en borde
Aplicaciones robóticas que requieren aislamiento de cargas críticas mediante MIG, ejecutando tareas no críticas en paralelo

Setup & instalación (comandos exactos; bloques con código y lenguaje)

El material fuente describe capacidades y compatibilidad de software, pero no proporciona comandos exactos de configuración/instalación. A continuación, una indicación de que las instrucciones de configuración no están en el extracto.

# Comandos de configuración de Jetson Thor no se proporcionan en el extracto.
# Consulte la documentación oficial de JetPack/Jetson Thor para pasos exactos.

Quick start (ejemplo mínimo ejecutable)

La fuente se centra en capacidades y rendimiento, no en tutoriales ejecutables. Un esbozo rápido y fiel de quick-start, basado en la fuente, enfatizaría usar la pila de software NVIDIA para cargar y ejecutar una carga de IA multimodal en Thor, con particionado MIG para garantizar determinismo en tareas críticas y con Holoscan para la integración de sensores. No se proporcionan detalles exactos de código o pasos ejecutables en la fuente.

Idea general: iniciar Jetson Thor, instalar la pila JetPack 7, habilitar particiones MIG, cargar Isaac GR00T N1.5 u otro modelo compatible, iniciar un bucle de inferencia multimodal y verificar la latencia bajo carga.
Observaciones esperadas: múltiples modelos y flujos de sensores procesados en tiempo real, con TTFT inferior a cientos de milisegundos y TPOT en decenas de milisegundos para prompts cortos (según benchmarks citados en la fuente).

Ventajas y desventajas

Ventajas:
Alto cómputo IA en borde con memoria y ancho de banda amplios
Eficiencia energética notable frente a generaciones anteriores de Jetson
MIG permite asignación predecible de recursos para workloads mixtos
Amplia gama de aceleradores para tareas de percepción y movimiento
Ruta FP4/FP8 nativa para workloads de IA generativa
E/S abundante para fusiones de sensores de alta velocidad
Ecosistema alineado con Isaac, Metropolis y Holoscan
Desventajas:
El rango de potencia (~130 W) requiere diseño de hardware adecuado
Configurar e integrar exige planificación detallada de recursos y software
Aunque muy capaz, los detalles prácticos de precios/licencias no se incluyen en el extracto

Alternativas (comparación breve)

| Plataforma | Fortalezas clave | Notas de la fuente | Desempeño relativo a Orin |---|---|---|---| | Jetson Thor (AGX Thor) | IA generativa y procesamiento multimodal en borde con MIG | 128 GB RAM, GPU Blackwell, FP4/FP8, CPU Neoverse-V3AE de 14 hilos | Hasta 7,5x más cómputo de IA; hasta 3,5x mejor eficiencia energética | Otras opciones en la familia Jetson (p. ej., Jetson AGX Orin) se mencionan para comparación de eficiencia y cómputo, pero los detalles no se proporcionan en el extracto.

Pricing o Licencia

No se proporcionan detalles de precios o licencias en el extracto. Jetson Thor se describe como plataforma y kit para desarrolladores, pero no se indica un precio.