NVIDIA Jetson AGX Thor: первый обзор оставляет никаких сомнений в успехе

• Nvidia Jetson AGX Thor дебютирует с GPU Blackwell, 128 ГБ памяти и 1 ТБ хранилища
• Ранние обзоры описывают платформу как способную, предлагающую серьезные улучшения производительности по сравнению с Jetson Orin
• Рецензенты сходятся во мнении, что он понравится разработчикам, нуждающимся в мощном оборудовании для своих проектов

Nvidia недавно выпустила Jetson AGX Thor Developer Kit, платформу за 3499 долларов (≈276,4 тыс. руб.), предназначенную для робототехники и разработки ИИ на периферии — и она получила теплый первоначальный прием от рецензентов.

В его основе лежит модуль Jetson T5000, построенный на архитектуре Blackwell, который сочетает в себе GPU с 2560 ядрами CUDA, 96 тензорными ядрами и 14-ядерный процессор Arm Neoverse.

Видео от DGL.RU

Он работает в паре с 128 ГБ памяти LPDDR5x, предлагая пропускную способность более 270 ГБ/с, и 1 ТБ встроенного хранилища. Варианты подключения включают USB-C, USB-A, HDMI 2.1, Wi-Fi 6E, Bluetooth, Gigabit Ethernet и порт 100GbE.

«Море мощи»

Первые обзоры комплекта уже появились, и они предполагают, что Nvidia создала впечатляющий вариант для разработчиков, несмотря на его более высокую цену по сравнению с Jetson Orin.

Тестирование HotHardware показало, что Jetson AGX Thor является сильным исполнителем, даже с ограниченными сравнениями. Контейнеры Arm64 от Nvidia работали гладко, но тестирование с другим оборудованием Blackwell было невозможно, а старый комплект Orin не смог завершить рабочие нагрузки.

Разница в возможностях была очевидна, однако, Orin был ближе к RTX 3050, а Thor приближался к уровню RTX 5070.

Большие языковые модели хорошо показали себя в тестировании. Как отмечает HotHardware, «LLM — это одна из областей, где Jetson преуспевает, и это необходимо, поскольку ожидается, что гуманоидные роботы будут смешивать язык с визуальными данными».

В обзоре был сделан вывод, что у комплекта «море мощи» для проектов в области робототехники и ИИ, отмечая: «Если вы хотите запускать очень большие модели ИИ в дружественной многозадачной среде с использованием программного стека Nvidia, Jetson AGX Thor Developer Kit — отличный новый инструмент для вашего арсенала. Хорошая новость в том, что он справляется со всеми этими задачами стильно и легко. И устройство, скорее всего, станет еще лучше со временем, поскольку Nvidia продолжает совершенствовать и обновлять свой программный стек с дополнительными возможностями ИИ на периферии».

Обзор ServeTheHome показал, что производительность близка к заявлениям Nvidia, включая 149,1 токенов в секунду на Llama 3.1 8B по сравнению с ожидаемыми 150,8.

Многопоточная производительность ЦП поставила его рядом с AMD Ryzen AI 7 350 или Mac Mini M4, что было сочтено достаточным, учитывая его ориентацию на ГП.

В бенчмарк-тестировании, как и ожидалось, Thor постоянно опережал Orin во всех моделях. Прирост на меньших нагрузках, таких как Qwen 2.5-VL 7B и Llama 3.1 8B, был скромным: Thor оказался примерно в 1,3 раза быстрее.

Deepseek-R1 7B показал большее улучшение — примерно в 1,5 раза. Самая драматичная разница была с инференсом Qwen 3 32B, где Thor почти в пять раз превзошел производительность Orin, подчеркивая его силу при работе с более крупными и требовательными моделями.

Хотя энергопотребление может стать проблемой для систем с батарейным питанием, ServeTheHome пришел к выводу, что Thor предлагает вычисления и память, необходимые для продвинутой робототехники. Ему также удалось идентифицировать включенный 1 ТБ SSD как WD/SanDisk SN5000S.

Оба обзора описали Jetson AGX Thor как значительный шаг вперед для проектов ИИ на периферии и робототехники и похвалили его сочетание вычислительной мощности, объема памяти и инструментов для разработчиков, отметив при этом, что для раскрытия всего его потенциала потребуются обновления программного обеспечения.

Как выразился ServeTheHome, новый комплект «будет продаваться как горячие пирожки. Если вы создаете высококлассную робототехнику следующего поколения, это та платформа, на которой вы хотите это делать».

Слухи о видеокартах Nvidia RTX 50 SUPER: все, что известно на данный момент