Gerade eben hat Lao Huang das leistungsstärkste Gehirn humanoider Roboter herausgenommen! Bei der Entwicklung von Yushu und anderen geht es nicht nur darum, die Fernsteuerung loszuwerden.
Egal wie cool Iron Mans Anzug ist, er kann sich nicht mit Jarvis‘ Einstein-ähnlichem Superhirn messen.
NVIDIA hat gerade offiziell die vollständige Markteinführung der Real-Life-Version von „Jarvis“ angekündigt – dem Jetson AGX Thor-Entwicklungskit und Massenproduktionsmodul. Diese für physische KI und Roboter entwickelte Hochleistungs-Computerplattform bietet eine beeindruckende Leistungssteigerung.
Jetson Thor basiert auf der NVIDIA Blackwell GPU-Architektur und ist mit 128 GB Arbeitsspeicher ausgestattet. Im Vergleich zur vorherigen Generation Jetson Orin bietet es eine 7,5-fach höhere Rechenleistung und eine 3,5-fach höhere Energieeffizienz. Die KI-Rechenleistung kann bis zu 2070 FP4 TeraFLOPS erreichen und verbraucht dabei nur 130 Watt Strom.
Darüber hinaus liegt das Haupthighlight von Jetson Thor in seinen interaktiven Echtzeitfunktionen.
Jetson Thor wurde speziell für generative Reasoning-Modelle entwickelt und ermöglicht die nächste Generation physischer KI-Agenten. Diese Agenten, die von großen Transformer-Modellen, Vision-Language-Modellen und Vision-Language-Action-Modellen gesteuert werden, können in Echtzeit am Edge ausgeführt werden, wodurch die Abhängigkeit von der Cloud minimiert wird.
Der entscheidende Punkt ist, dass dies der Installation eines lokalen Superhirns im Roboter entspricht, sodass Sie sich keine Sorgen mehr über Netzwerkverzögerungen machen müssen.
Thor basiert auf dem Jetson-Software-Stack und erfüllt die hohen Anforderungen an niedrige Latenz und hohe Leistung von Echtzeitanwendungen. Es unterstützt alle wichtigen KI-Frameworks, darunter allgemeine Modelle wie Cosmos Reason, DeepSeek, Llama, Gemini und Qwen sowie roboterspezifische Modelle wie Isaac GR00T N1.5. Entwickler können nach Belieben experimentieren, da lokale Experimente und Inferenzen problemlos unterstützt werden.
Durch die Nutzung des NVIDIA CUDA-Ökosystems werden Durchsatz und Reaktionsfähigkeit von Thor mit jeder Softwareversion weiter verbessert! Dies ist der legendäre Ansatz „Je mehr Sie es verwenden, desto besser wird es“.
Es unterstützt die Ausführung des vollständigen NVIDIA AI-Software-Stacks und beschleunigt praktisch alle physischen KI-Workflows, einschließlich Plattformen wie NVIDIA Isaac für Robotik, NVIDIA Metropolis für KI-Agenten zur Videoanalyse und NVIDIA Holoscan für die Sensorverarbeitung.
Mit diesen leistungsstarken Tools eröffnen sich Entwicklern unzählige neue Möglichkeiten! Sie können beispielsweise ein KI-System erstellen, das Live-Kamera-Streams analysiert, um die Sicherheit der Mitarbeiter zu überprüfen, oder sogar einen intelligenten Operationssaal entwickeln, der Ärzten auf Basis von Multikameradaten Echtzeit-Anleitungen bietet.
Sie demonstrierten außerdem einen 5-Megapixel-Holoscan-Sensor, der mit dem Thor verbunden war, ein Videosprachenmodell lokal ausführte und den 4K-Stereo-Videostream zur Verarbeitung direkt an die GPU übertrug.
Jetson Thor ist ein Kernmitglied der drei wichtigsten Computerlösungen von NVIDIA und speziell für die Beschleunigung der physischen KI verantwortlich.
Die vollständige Lösung sieht wie folgt aus: DGX ist für das Training verantwortlich (entspricht dem „Gehirntrainingszentrum“), Omniverse ist für die Generierung und Simulation synthetischer Daten verantwortlich (entspricht dem „virtuellen Trainingsgelände“) und Thor ist für den tatsächlichen Betrieb des Roboters verantwortlich (entspricht den „tatsächlichen Kampftruppen“).
Das Jetson AGX Thor-Entwicklungskit ist außerdem recht umfangreich konfiguriert und umfasst ein Jetson T5000-Modul, eine Referenzträgerplatine, einen aktiven Kühlkörper mit Lüfter und ein Netzteil.
Wenn Sie es mit einem Monitor verwenden möchten, müssen Sie Monitor, Tastatur und Maus separat vorbereiten. Um den Konstruktionsprozess reibungsloser zu gestalten, sind alle E/A-Schnittstellen auf einer Seite der Entwicklungsplatine konzentriert, sodass Sensoren einfach angeschlossen und Kabel organisiert werden können.
An Schnittstellen umfasst es 2 USB-A-Schnittstellen, 1 Ethernet-Schnittstelle, 1 DisplayPort, 1 HDMI-Schnittstelle, 2 USB-C-Schnittstellen, 1 QSFP-Steckplatz und 1 Microfit-Stromerweiterungsport.
Auf der Unterseite des Entwicklungskits befinden sich ein M.2 Key-M-Steckplatz (für integrierten 1 TB NVMe-Speicher) und ein M.2 Key-E-Steckplatz (für eine vorinstallierte WLAN-Karte). Auf der anderen Seite befinden sich drei Tasten für Einschalten, Wiederherstellung erzwingen und Zurücksetzen. Der Einstieg ist unkompliziert; eine detaillierte Schritt-für-Schritt-Installationsanleitung liegt dem Paket bei.
Auch die Kundenpalette ist recht luxuriös.
Zu den Unternehmen, die diese Technologie bereits einsetzen, gehören Agility Robotics, Amazon Robotics, Boston Dynamics, Caterpillar, Figure, Hexagon, Medtronic, United Imaging Healthcare, Wanjie Technology, UBTECH Robotics, Galaxy General, Yushu Technology, ZhongQing Robotics und Zhiyuan Robotics. Auch 1X, John Deere, OpenAI und Physical Intelligence evaluieren die Technologie. Sogar der Traktorenhersteller John Deere ist in den Wettbewerb eingestiegen und signalisiert damit den Übergang zu intelligenten Landmaschinen.
„Jetson Thor wurde speziell für Millionen von Entwicklern weltweit entwickelt und ermöglicht ihnen, Robotersysteme zu bauen, die mit der physischen Welt interagieren und sie sogar transformieren“, sagte Jensen Huang, Gründer von NVIDIA. „Er bietet beispiellose Leistung und Energieeffizienz und kann mehrere generative KI-Modelle gleichzeitig auf Edge-Geräten ausführen. Als außergewöhnlicher Supercomputer treibt Jetson Thor das Zeitalter der physischen KI und der Allzweckrobotik voran.“
Auch die Kommentare der Branchenführer sind sehr interessant.
Figure-Gründer Brett Adcock sagte: „NVIDIA Jetson Thor bietet Leistung auf Server-Niveau, aber mit einem kompakten und effizienten Design. So können wir groß angelegte generative KI-Modelle einsetzen und humanoiden Robotern die Fähigkeit verleihen, wahrzunehmen, zu denken und zu handeln.“ Das klingt tatsächlich ziemlich nach Science-Fiction.
„Yushu Technology hat es sich zum Ziel gesetzt, die Grenzen dynamischer, leistungsstarker Roboter zu erweitern und benutzerfreundliche und sichere Robotik für jedermann zu entwickeln“, sagte Xingxing Wang, Gründer und CEO von Yushu Technology. „Jetson Thor bietet einen Quantensprung in der Rechenleistung und ermöglicht Robotern mehr Agilität, schnellere Entscheidungsfindung und ein höheres Maß an Autonomie, was für die Navigation und Interaktion von Robotern in der realen Welt entscheidend ist.“
Agility Robotics plant, Thor als Rechenkern seines humanoiden Roboters Digit zu verwenden.
Agility erklärte, dass Thor Digit ermöglicht, größere, leistungsfähigere und intelligentere Richtlinien- und Argumentationsmodelle lokal auszuführen, die für Kundenszenarien und reale Einsätze geeignet sind. Der Schwerpunkt liegt dabei insbesondere darauf, wie Thor Digit dabei unterstützt, End-to-End-Operationen und ein erweitertes Szenarioverständnis zu erreichen.
Noch interessanter war, dass auch Caterpillar-CEO Joe Creed auf der Veranstaltung sprach: „NVIDIA Jetson Thor bietet die KI-Leistung, die wir für die Entwicklung und den Einsatz zukünftiger Baumaschinen und Bergbaugeräte benötigen. Damit verbessern wir nicht nur die Präzision, sondern reduzieren auch Abfall und erhöhen die Sicherheit.“ Mit dem Einsatz von KI in Baumaschinen könnten Baustellen in Zukunft tatsächlich ganz anders aussehen.
Nachdem Unternehmen das Entwicklungskit zur Fertigstellung ihrer Roboterprototypen verwendet haben, wird Nvidia das Thor T5000-Modul auch für die Massenproduktion von Robotern bereitstellen. Ab einer Abnahme von 1.000 Thor-Chips sinkt der Stückpreis auf 2.999 US-Dollar.
Wie kann man das nicht berücksichtigen, denn je mehr man kauft, desto mehr spart man? (doge)
Nvidia-CEO Jensen Huang sagte einmal, dass die Robotik die größte Wachstumschance des Unternehmens außerhalb der künstlichen Intelligenz sei, und dieses Geschäft habe dazu beigetragen, dass sich der Gesamtumsatz von Nvidia in den letzten zwei Jahren mehr als verdreifacht habe.
„Wir bauen keine Roboter oder Autos, aber wir ermöglichen der gesamten Branche durch unsere Infrastruktur-Computerplattform und die zugehörige Software“, sagte Deepu Talla, Vizepräsident für Robotik und Edge-KI bei Nvidia, letzten Freitag in einer Telefonkonferenz mit Reportern.
Seit ihrer Einführung im Jahr 2014 hat NVIDIAs Jetson-Plattform über 2 Millionen Entwickler und ein Ökosystem von über 150 Partnern angezogen. Jetson Orin hat über 7.000 Kunden die Nutzung von Edge-KI ermöglicht. Die Einführung von Thor birgt das Potenzial, die Entwicklung visueller KI-Agenten und komplexer Robotersysteme weiter voranzutreiben.
Preislich ist das NVIDIA Jetson AGX Thor-Entwicklungskit ab sofort ab 3.499 US-Dollar (ca. 25.000 RMB) erhältlich. Für Entwickler bietet dieser Preis eine akzeptable Leistung.
Ehrlich gesagt scheint es, dass Nvidia tatsächlich große Investitionen in den Bereich der Robotik getätigt hat, von Gaming-Grafikkarten über KI-Training bis hin zu Robotergehirnen.
Auch wenn das Zeitalter der Allzweckroboter noch weit entfernt klingt, schreitet der technologische Fortschritt tatsächlich schneller voran, als wir uns vorstellen. Vielleicht werden Haushaltsroboter in ein paar Jahren tatsächlich Realität. Ich hoffe nur, dass diese „Stahlgefährten“ bis dahin nicht zu intelligent sind, sonst könnten wir Menschen tatsächlich entlassen werden.
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