Jetson Thor: Kuasa AI Pinggir untuk Robotik dan AI Fizikal

Jetson Thor mewakili generasi akan datang pengkomputeran AI pinggir NVIDIA, direka untuk menggerakkan mesin pintar seperti robot, sistem perindustrian, dan peranti autonomi.

Dibina di atas seni bina GPU NVIDIA Blackwell, platform pembangun Jetson AGX Thor menyampaikan sehingga 2,070 FP4 TFLOPS pengkomputeran AI dengan 128 GB memori, beroperasi dalam lingkungan kuasa kira-kira 130 watt. Berbanding dengan platform Jetson AGX Orin sebelumnya, ia menyediakan sehingga 7.5× ganda lebih banyak pengkomputeran AI dan kira-kira 3.5× ganda kecekapan tenaga yang lebih baik.

Lonjakan prestasi ini membolehkan kelas aplikasi baharu yang sering digambarkan sebagai "AI fizikal." Daripada terlalu bergantung pada pelayan awan, robot boleh menjalankan model lanjutan terus pada peranti, termasuk model penglihatan-bahasa dan penaakulan yang mentafsir data sensor dalam masa nyata.

Penambahbaikan utama termasuk:

• Inferens pinggir berprestasi tinggi untuk model generatif dan penaakulan
• Pemprosesan masa nyata input multisensor seperti kamera dan lidar
• Operasi cekap kuasa yang sesuai untuk robot mudah alih dan sistem perindustrian

Bagi pembangun robotik, ini bermakna mesin boleh melaksanakan persepsi, perancangan, dan interaksi yang lebih kompleks secara setempat—mengurangkan kependaman dan pergantungan pada sumber pengkomputeran jauh.

Vera Rubin NVL72: Infrastruktur Berskala Rak untuk Kilang AI

Walaupun Jetson Thor memberi tumpuan kepada pinggir, Vera Rubin NVL72 menyasarkan hujung spektrum yang bertentangan: infrastruktur AI berskala besar.

Sistem ini direka sebagai superkomputer AI berskala rak yang mengintegrasikan 36 CPU NVIDIA Vera dan 72 GPU Rubin yang disambungkan melalui NVLink generasi keenam supaya GPU beroperasi sebagai pemecut bersatu.

Seni bina ini dioptimumkan untuk generasi akan datang beban kerja AI, termasuk model trillion-parameter, latihan pasca, inferens berskala besar, dan tugas penaakulan konteks panjang.

NVIDIA melaporkan beberapa peningkatan kecekapan utama berbanding platform Blackwell sebelumnya:

• Sehingga 10× ganda prestasi inferens lebih tinggi per watt
• Sehingga 10× ganda kos lebih rendah per token semasa inferens
• Latihan model besar dengan kira-kira satu perempat daripada bilangan GPU

Keuntungan ini datang daripada integrasi sistem peringkat dalam. Platform ini menggabungkan pelbagai cip khusus—termasuk GPU Rubin, CPU Vera, suis NVLink 6, ConnectX‑9 SuperNIC, BlueField‑4 DPU, dan rangkaian Spectrum—ke dalam satu seni bina yang direka untuk beroperasi sebagai satu sistem AI.

Satu lagi sebab sistem ini menerima Anugerah Khas Teknologi Mampan adalah reka bentuk infrastrukturnya. Dulang modular dan sistem penyejukan cecair meningkatkan kecekapan penggunaan dan prestasi tenaga pusat data.

Pada dasarnya, Vera Rubin NVL72 mencerminkan peralihan dalam perlumbaan AI: prestasi bukan lagi hanya tentang GPU individu tetapi tentang keseluruhan rak—atau bahkan kilang AI—yang direka bentuk sebagai sistem pengkomputeran bersatu.

Alpamayo: AI Berasaskan Penaakulan untuk Pemanduan Autonomi

Teknologi pemenang anugerah ketiga, Alpamayo, menangani salah satu masalah paling sukar dalam AI: pemanduan autonomi yang selamat dan boleh dipercayai.

Alpamayo ialah platform pembangunan terbuka dan keluarga model untuk kenderaan autonomi, direka untuk bergerak melangkaui sistem pemanduan tradisional yang tertumpu pada persepsi. Daripada hanya mengesan objek, model ini menggunakan penaakulan penglihatan-bahasa-tindakan (VLA) untuk mentafsir situasi jalan raya dan memutuskan cara untuk bertindak balas.

Contohnya, model Alpamayo 1 boleh memproses input video dan menjana:

• trajektori pemanduan (stereng, brek, pecutan)
• jejak penaakulan yang menerangkan keputusan yang dibuat

Pendekatan ini bertujuan menjadikan sistem pandu sendiri lebih telus dan lebih mudah dianalisis, yang penting untuk menguji keselamatan dalam senario pemanduan yang jarang berlaku atau kompleks.

Satu lagi ciri penting ialah saluran paip latihan. Model Alpamayo dilatih menggunakan gabungan:

• demonstrasi pemanduan dunia sebenar
• set data sintetik berskala besar yang dijana melalui simulasi
• contoh pemanduan yang dianotasi dengan teliti

Menggabungkan data sebenar dan simulasi membantu mendedahkan model kepada lebih banyak kes pinggir daripada yang boleh disediakan oleh ujian jalan raya sahaja.

Strategi Timbunan Penuh untuk Era AI

Secara keseluruhannya, ketiga-tiga teknologi pemenang anugerah ini mewakili strategi NVIDIA yang lebih luas untuk era AI.

• Jetson Thor membawa penaakulan AI yang berkuasa terus kepada robot dan peranti pinggir.
• Vera Rubin NVL72 menyediakan infrastruktur besar-besaran yang diperlukan untuk melatih dan menjalankan model trillion-parameter pada skala.
• Alpamayo menggunakan AI berasaskan penaakulan pada kenderaan autonomi menggunakan saluran paip data yang menggabungkan persekitaran sebenar dan sintetik.

Kombinasi ini menunjukkan masa depan di mana sistem AI beroperasi merentasi pelbagai lapisan: latihan di kilang AI besar-besaran, penggunaan di pusat data, dan membuat keputusan masa nyata pada peranti pinggir dan mesin autonomi.

Pendekatan timbunan penuh ini—merangkumi cip, rak, dan ejen pintar—adalah sebab utama NVIDIA muncul sebagai salah satu pemenang paling menonjol di COMPUTEX 2026.

Jetson Thor: Kuasa AI Pinggir untuk Robotik dan AI Fizikal

Jetson Thor mewakili generasi akan datang pengkomputeran AI pinggir NVIDIA, direka untuk menggerakkan mesin pintar seperti robot, sistem perindustrian, dan peranti autonomi.

Dibina di atas seni bina GPU NVIDIA Blackwell, platform pembangun Jetson AGX Thor menyampaikan sehingga 2,070 FP4 TFLOPS pengkomputeran AI dengan 128 GB memori, beroperasi dalam lingkungan kuasa kira-kira 130 watt. Berbanding dengan platform Jetson AGX Orin sebelumnya, ia menyediakan sehingga 7.5× ganda lebih banyak pengkomputeran AI dan kira-kira 3.5× ganda kecekapan tenaga yang lebih baik.

Lonjakan prestasi ini membolehkan kelas aplikasi baharu yang sering digambarkan sebagai "AI fizikal." Daripada terlalu bergantung pada pelayan awan, robot boleh menjalankan model lanjutan terus pada peranti, termasuk model penglihatan-bahasa dan penaakulan yang mentafsir data sensor dalam masa nyata.

Penambahbaikan utama termasuk:

• Inferens pinggir berprestasi tinggi untuk model generatif dan penaakulan
• Pemprosesan masa nyata input multisensor seperti kamera dan lidar
• Operasi cekap kuasa yang sesuai untuk robot mudah alih dan sistem perindustrian

Bagi pembangun robotik, ini bermakna mesin boleh melaksanakan persepsi, perancangan, dan interaksi yang lebih kompleks secara setempat—mengurangkan kependaman dan pergantungan pada sumber pengkomputeran jauh.

Vera Rubin NVL72: Infrastruktur Berskala Rak untuk Kilang AI

Walaupun Jetson Thor memberi tumpuan kepada pinggir, Vera Rubin NVL72 menyasarkan hujung spektrum yang bertentangan: infrastruktur AI berskala besar.

Sistem ini direka sebagai superkomputer AI berskala rak yang mengintegrasikan 36 CPU NVIDIA Vera dan 72 GPU Rubin yang disambungkan melalui NVLink generasi keenam supaya GPU beroperasi sebagai pemecut bersatu.

Seni bina ini dioptimumkan untuk generasi akan datang beban kerja AI, termasuk model trillion-parameter, latihan pasca, inferens berskala besar, dan tugas penaakulan konteks panjang.

NVIDIA melaporkan beberapa peningkatan kecekapan utama berbanding platform Blackwell sebelumnya:

• Sehingga 10× ganda prestasi inferens lebih tinggi per watt
• Sehingga 10× ganda kos lebih rendah per token semasa inferens
• Latihan model besar dengan kira-kira satu perempat daripada bilangan GPU

Keuntungan ini datang daripada integrasi sistem peringkat dalam. Platform ini menggabungkan pelbagai cip khusus—termasuk GPU Rubin, CPU Vera, suis NVLink 6, ConnectX‑9 SuperNIC, BlueField‑4 DPU, dan rangkaian Spectrum—ke dalam satu seni bina yang direka untuk beroperasi sebagai satu sistem AI.

Satu lagi sebab sistem ini menerima Anugerah Khas Teknologi Mampan adalah reka bentuk infrastrukturnya. Dulang modular dan sistem penyejukan cecair meningkatkan kecekapan penggunaan dan prestasi tenaga pusat data.

Pada dasarnya, Vera Rubin NVL72 mencerminkan peralihan dalam perlumbaan AI: prestasi bukan lagi hanya tentang GPU individu tetapi tentang keseluruhan rak—atau bahkan kilang AI—yang direka bentuk sebagai sistem pengkomputeran bersatu.

Alpamayo: AI Berasaskan Penaakulan untuk Pemanduan Autonomi

Teknologi pemenang anugerah ketiga, Alpamayo, menangani salah satu masalah paling sukar dalam AI: pemanduan autonomi yang selamat dan boleh dipercayai.

Alpamayo ialah platform pembangunan terbuka dan keluarga model untuk kenderaan autonomi, direka untuk bergerak melangkaui sistem pemanduan tradisional yang tertumpu pada persepsi. Daripada hanya mengesan objek, model ini menggunakan penaakulan penglihatan-bahasa-tindakan (VLA) untuk mentafsir situasi jalan raya dan memutuskan cara untuk bertindak balas.

Contohnya, model Alpamayo 1 boleh memproses input video dan menjana:

• trajektori pemanduan (stereng, brek, pecutan)
• jejak penaakulan yang menerangkan keputusan yang dibuat

Pendekatan ini bertujuan menjadikan sistem pandu sendiri lebih telus dan lebih mudah dianalisis, yang penting untuk menguji keselamatan dalam senario pemanduan yang jarang berlaku atau kompleks.

Satu lagi ciri penting ialah saluran paip latihan. Model Alpamayo dilatih menggunakan gabungan:

• demonstrasi pemanduan dunia sebenar
• set data sintetik berskala besar yang dijana melalui simulasi
• contoh pemanduan yang dianotasi dengan teliti

Menggabungkan data sebenar dan simulasi membantu mendedahkan model kepada lebih banyak kes pinggir daripada yang boleh disediakan oleh ujian jalan raya sahaja.

Strategi Timbunan Penuh untuk Era AI

Secara keseluruhannya, ketiga-tiga teknologi pemenang anugerah ini mewakili strategi NVIDIA yang lebih luas untuk era AI.

• Jetson Thor membawa penaakulan AI yang berkuasa terus kepada robot dan peranti pinggir.
• Vera Rubin NVL72 menyediakan infrastruktur besar-besaran yang diperlukan untuk melatih dan menjalankan model trillion-parameter pada skala.
• Alpamayo menggunakan AI berasaskan penaakulan pada kenderaan autonomi menggunakan saluran paip data yang menggabungkan persekitaran sebenar dan sintetik.

Kombinasi ini menunjukkan masa depan di mana sistem AI beroperasi merentasi pelbagai lapisan: latihan di kilang AI besar-besaran, penggunaan di pusat data, dan membuat keputusan masa nyata pada peranti pinggir dan mesin autonomi.

Pendekatan timbunan penuh ini—merangkumi cip, rak, dan ejen pintar—adalah sebab utama NVIDIA muncul sebagai salah satu pemenang paling menonjol di COMPUTEX 2026.