NVIDIA Jetson T3000 & T2000 არის NVIDIA-ის ახალი კომპაქტური AI მოდულები, რომლებიც აფართოებს Jetson Thor პლატფორმას და მიზნად ისახავს რობოტიკისა და edge AI სისტემების უფრო ფართო გამოყენებას. კომპანია აცხადებს, რომ ახალი მოდულები Blackwell არქიტექტურის შესაძლებლობებს უფრო ენერგოეფექტურ ფორმატში სთავაზობს დეველოპერებს, ხოლო ახალი agent skills და NVIDIA-ს სრული AI პროგრამული ეკოსისტემა მეხსიერების ოპტიმიზაციას, განვითარების პროცესის დაჩქარებას და ხარჯების შემცირებას უწყობს ხელს.
NVIDIA Jetson T3000 & T2000 – Jetson Thor პლატფორმის გაფართოება
ბოლო წლებში edge AI და ავტონომიური რობოტების მიმართ მოთხოვნა მნიშვნელოვნად იზრდება. უფრო და უფრო მეტი კომპანია ცდილობს რთული AI მოდელები პირდაპირ მოწყობილობაზე გაუშვას, რათა ღრუბელზე დამოკიდებულება, დაყოვნება და ოპერაციული ხარჯები შემცირდეს.
სარჩევი
სწორედ ამ საჭიროებაზე პასუხობს NVIDIA Jetson T3000 & T2000. ორივე მოდული დაფუძნებულია Blackwell არქიტექტურაზე და განკუთვნილია ისეთი სისტემებისთვის, სადაც მნიშვნელოვანია მაღალი წარმადობის მიღწევა კომპაქტურ და ენერგოეფექტურ ფორმ-ფაქტორში. ოფიციალური განცხადებით, ეს მოდულები გათვლილია როგორც რობოტიკის, ისე visual AI-ისა და სხვა edge AI სამუშაო დატვირთვებისთვის.
რა შესაძლებლობებს სთავაზობს Jetson T3000?
უფრო მაღალი კლასის მოდული, Jetson T3000, უზრუნველყოფს 865 FP4 ტერაფლოპ AI გამოთვლით სიმძლავრეს. მასში ინტეგრირებულია NVIDIA Blackwell GPU, რვაბირთვიანი Neoverse Arm CPU, 32GB LPDDR5X მეხსიერება, 273GB/s მეხსიერების გამტარობა და 25 GbE ქსელური კავშირი.
NVIDIA-ის ინფორმაციით, მიუხედავად იმისა, რომ T3000 დაახლოებით ნახევარი ზომისა და ენერგომოხმარებისაა Jetson T5000-თან შედარებით, მრავალმოდალურ დატვირთვებში მსგავსი inference წარმადობის მიღწევა შეუძლია. ეს მოიცავს დიდი ენობრივი მოდელების (LLM), vision-language მოდელებისა და world foundation model-ების გაშვებას.
Jetson T2000 უფრო ფართო edge AI პროექტებისთვის
Jetson T2000 განკუთვნილია იმ დეველოპერებისთვის, რომლებსაც შედარებით ხელმისაწვდომი, მაგრამ თანამედროვე AI პლატფორმა სჭირდებათ. მოდული უზრუნველყოფს 400 FP4 ტერაფლოპ გამოთვლით სიმძლავრეს და 16GB მეხსიერებას.
კომპანიის განცხადებით, T2000 შეიძლება გამოყენებულ იქნას visual AI აგენტებში, ავტონომიურ მობილურ რობოტებში, სამრეწველო მანიპულატორებსა და სხვა ინტელექტუალურ edge სისტემებში.
ახალი agent skills და სრული AI პროგრამული ეკოსისტემა
აპარატურულ სიახლეებთან ერთად NVIDIA-მ ახალი Jetson agent skills-იც წარადგინა. მათი დანიშნულებაა მეხსიერების ოპტიმიზაციის, სისტემის კონფიგურაციისა და deployment-ის ავტომატიზაცია, რაც ადრე ხშირად ხელით შესრულებასა და ღრმა ტექნიკურ ცოდნას მოითხოვდა.
ეს შესაძლებლობები მუშაობს Jetson პროდუქციის მთელ ხაზზე, მათ შორის Jetson Thor-სა და Jetson Orin-ზე. შედეგად, დეველოპერებს შეუძლიათ უფრო დიდი AI მოდელები გაუშვან ნაკლები მეხსიერების მქონე კონფიგურაციებზეც.
Cosmos 3 Edge და NVIDIA-ის AI ეკოსისტემა
კომპანიამ ასევე განაცხადა, რომ Thor პლატფორმას დაემატა NVIDIA Cosmos 3 Edge – მსუბუქი foundation model, რომელიც მოწყობილობაზე რეალურ დროში აღქმას, გარემოს ანალიზსა და მოქმედებების გენერირებას ემსახურება.
ამასთან ერთად, დეველოპერებს შეუძლიათ გამოიყენონ NVIDIA-ის სრული პროგრამული სტეკი, მათ შორის NVIDIA Isaac, NVIDIA Nemotron, Cosmos 3 და Isaac GR00T, რათა დააჩქარონ შემდეგი თაობის რობოტებისა და ავტონომიური სისტემების შექმნა.
როდის იქნება ხელმისაწვდომი?
ოფიციალური ინფორმაციის მიხედვით, დეველოპერებს T3000-ის ემულაციის რეჟიმის გამოყენება JetPack 7.2.1-ით მიმდინარე თვის ბოლოს შეეძლებათ, ხოლო T2000-ის ემულაცია მოგვიანებით დაემატება. თავად NVIDIA Jetson T3000 & T2000 მოდულების კომერციული ხელმისაწვდომობა 2027 წლის პირველ კვარტალშია დაგეგმილი.
ახალი მოდულებით NVIDIA ცდილობს Jetson Thor პლატფორმა უფრო ფართო ბაზრისთვის გახადოს ხელმისაწვდომი. კომპანიის მიზანია დეველოპერებს შესთავაზოს ერთიანი აპარატურული და პროგრამული ეკოსისტემა, რომელიც რობოტიკის, edge AI-ისა და ფიზიკური AI სისტემების განვითარებას გაამარტივებს და მასშტაბირებას შეუწყობს ხელს.
სხვა თემები
კოლექტიური კიბერთავდაცვა: OpenAI-ის ღია წერილი
GlucoFM – Google-ის ახალი AI მოდელი
NVIDIA AVO-მ ARC-AGI-3-ის საჯარო ტესტზე 100% შედეგი აჩვენა