Nvidia vừa công bố các mô‑đun Jetson T3000 và Jetson T2000, nhằm mở rộng khả năng cho các robot phổ thông và các hệ thống AI tại biên. Thông tin này được đăng trên blog công ty bởi Chen Su, trưởng bộ phận tiếp thị sản phẩm AI tại biên của Nvidia. Hai mô‑đun mới, dựa trên kiến trúc Thor, được thiết kế để đáp ứng các ứng dụng yêu cầu vừa nhỏ gọn, vừa hiệu năng cao và tiêu thụ năng lượng tối ưu.
Jetson T3000
- Cung cấp 865 FP4 teraflops khả năng tính toán AI, tích hợp GPU Nvidia Blackwell, CPU Arm Neoverse với tám nhân, 32 GB bộ nhớ LPDDR5X, băng thông bộ nhớ 273 GB/s và kết nối 25 GbE.
- Chen Su cho biết T3000 có kích thước và mức tiêu thụ năng lượng chỉ khoảng một nửa so với Jetson T5000, nhưng vẫn đạt hiệu năng suy luận tương đương trên nhiều tải công việc, bao gồm các mô hình ngôn ngữ lớn và mô hình thị giác‑ngôn ngữ.
- IGX T3000 cung cấp hiệu năng tính toán tương đương, đồng thời bổ sung tính năng an toàn tích hợp và chạy hệ thống an toàn toàn stack Halos for Robotics của Nvidia cho các robot tương tác với con người.
Jetson T2000
- Mở rộng kiến trúc Thor sang phạm vi ứng dụng rộng hơn, không chỉ trong robot hạng cao.
- Trang bị 400 FP4 teraflops khả năng tính toán và 16 GB bộ nhớ.
- Theo Chen Su, T2000 phù hợp cho các tác nhân AI thị giác, robot di động tự hành, tay máy công nghiệp và các triển khai AI tại biên khác có yêu cầu bộ nhớ và công suất thấp hơn.
Nhờ những bổ sung này, nền tảng AI tại biên Jetson của Nvidia hiện đáp ứng dải hiệu năng tính toán từ 70 TOPS đến 2 000 teraflops. Điều này giúp các nhà phát triển giải quyết đa dạng các tải AI trong robot, tự động hoá và các máy móc tự hành.
Để hỗ trợ các khả năng mới, Nvidia đã ra mắt Jetson Agent Skills – bộ công cụ tự động hoá và tối ưu hoá phần mềm, quản lý bộ nhớ và các nhiệm vụ cấu hình. Chen Su cho biết các kỹ năng này cho phép nhà phát triển giảm mức tiêu thụ bộ nhớ và chi phí hệ thống trong vòng vài ngày thay vì vài tuần, nhờ đó các tải công việc phức tạp hơn có thể chạy trên các mô‑đun có dung lượng bộ nhớ thấp hơn trong toàn bộ dòng Jetson, bao gồm Jetson Thor và Jetson Orin.
Các công ty như FANUC, Hitachi, Techman Robot, 1X, Boston Dynamics, Amazon Robotics và Agile Robots đã áp dụng nền tảng Jetson AGX Thor cho các giải pháp robot của mình.
Đối tác phần cứng cung cấp giải pháp dựa trên nền tảng Thor bao gồm Seeed Studio, TZTEK, AAEON, NEXCOM Robotic Solutions, Advantech, ADLINK, Aetina, Auvidea, Twowin, AVerMedia, Connect Tech, Realtimes, JWIPC, ForeCR và YUAN.
Dịch vụ chuyển đổi phần mềm và mô phỏng sẽ do các đối tác như REBOTNIX, RidgeRun, Antmicro và Neurealm cung cấp.
Nvidia cũng mở rộng danh mục mô hình nền tảng với Cosmos 3 Edge, một mô hình 4 tỷ tham số được thiết kế cho các hệ thống AI nhúng và tương thích với nền tảng Thor. Cosmos 3 Edge cho phép nhận thức, suy luận và thực thi hành động thời gian thực trên thiết bị. Các nhà phát triển có thể thực hiện huấn luyện bổ sung cho Cosmos 3 Edge trên các cấu hình cảm biến và thiết bị cụ thể trong khoảng một ngày, sau đó triển khai các khả năng này lên các mô‑đun Jetson Thor.
Các mô‑đun mới chia sẻ kiến trúc chip và ngăn xếp phần mềm với toàn bộ dòng sản phẩm Nvidia Thor, giúp tăng tốc quá trình phát triển và chuyển giao. Nhà phát triển hiện đã có thể truy cập bộ công cụ Jetson AGX Thor và sẽ sử dụng chế độ mô phỏng T3000 với JetPack 7.2.1 vào cuối tháng này; hỗ trợ mô phỏng T2000 sẽ được phát hành sau đó. Nvidia dự kiến các mô‑đun Jetson T3000 và T2000 sẽ có mặt trong quý I/2027.
Tháng trước, Nvidia đã ký các thỏa thuận đa năm với các tập đoàn Hàn Quốc lớn, bao gồm SK hynix, Naver, SK Telecom, Doosan Group và LG Group. Các hợp đồng tập trung vào công nghệ bộ nhớ, mở rộng hạ tầng AI và hỗ trợ các “nhà máy” AI mới để đáp ứng nhu cầu tính toán AI toàn cầu.
Nvidia Jetson, AI Edge, Robotics
