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NVIDIA T3000/T2000 Modules Launched, Expected to Hit Market Next Year

英伟达T3000/T2000模组来了,预计明年上市

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凤凰网科技
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This media report covers NVIDIA's launch of new T3000 and T2000 modules based on the Blackwell architecture, aimed at accelerating robotics deployment and edge AI applications. It also introduces the Jetson Agent Skills software and the Cosmos 3 Edge lightweight model.
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机器人前瞻(公众号:robot_pro)<br> 编译 | 周加琦<br> 编辑 | 漠影<br> 机器人前瞻7月16日报道,近日,英伟达推出了基于NVIDIA Blackwell架构的全新模组T3000和T2000,可将机器人技术、视觉AI及各类边缘工作负载,部署到体积小巧且节能的系统中。<br> ▲(图源:X)<br> 此前英伟达发布的Jetson AGX Thor,一直为人形机器人和机器人系统提供算力支持和开发平台,1X、思灵机器人、Amazon Robotics、波士顿动力、发那科、日立和达明机器人等企业都依托此平台进行开发与验证。<br> 此次发布的T3000和T2000,将用于加快实现机器人规模化部署和边缘AI应用。<br> 一、T3000主打高性能推理,T2000降低入门门槛<br> T3000由Jetson T3000和IGX T3000算力模组组成,该模组体积和功耗是T5000的一半,AI算力可达865 FP4万亿次浮点运算。<br> 其中,Jetson T3000集成了NVIDIA Blackwell GPU、八核Neoverse Arm CPU、32GB LPDDR5X内存和273GB/s内存带宽,以及25 GbE的连接能力。<br> IGX T3000不仅能提供相同性能,还带有安全特性,可无缝运行英伟达Halos for Robotics全栈安全系统。<br> 此外,T3000体积虽小,但在大语言模型、视觉语言模型、通用世界模型等多模态任务中,推理性能和T5000相当。<br> Jetson T2000算力达400 FP4万亿次浮点运算,配有16GB内存。它将Thor架构带到更广泛的边缘AI系统,为开发者构建视觉AI智能体、自主移动机器人、工业机械臂等提供入门级的选择。<br> 目前,英伟达的算力可覆盖从70 TOPS到2000 TFLOPS的边缘AI平台,满足各类边缘场景的算力需求。<br> ▲算力覆盖图(图源:英伟达)<br> 二、Jetson Agent Skills上线,数日完成全栈内存优化<br> 此次新发布的Jetson Agent Skills,开发者在数日内可完成整套软件栈优化,节省内存。<br> 该功能适用于整个Jetson产品,包括Jetson Thor和Jetson Orin,让开发者能够在低内存配置上运行更高负载的工作。<br> 其中,优必选、思灵机器人和工业解决方案提供商Connect Tech,成功将内存使用量减少了15GB,能够从英伟达Jetson AGX Orin 64GB迁移至32GB。<br> 此外,在智能零售和交通领域均减少了内存使用量。<br> ▲不同领域内存减少对比图(图源:英伟达)<br> 借助Agent Skills,以及NVIDIA NemoClaw蓝图编排智能体,Jetson已成为面向物理AI的成熟开发平台,能够更好地实现大规模推理、自主决策和任务自动化。<br> 三、Cosmos 3 Edge轻量登场,面向Thor平台实时分析<br> 英伟达同步扩展了NVIDIA Cosmos 3全模态世界基础模型,新增了一款与NVIDIA Thor平台兼容的轻量级模型Cosmos 3 Edge。<br> 此前,在GTC台北活动中,英伟达发布了NVIDIA Cosmos 3系列中的Cosmos 3 Nano和Cosmos 3 Super。其中Cosmos 3 Nano包含16B参数,Cosmos 3 Super包含64B参数。<br> 而Cosmos 3 Edge仅有4B参数,可以帮助具身智能系统感知环境、实时推理,并通过端侧推理预测和生成动作。<br> 借助开源的Cosmos框架,开发者可在一天内,针对机器人不同形态与传感器对Cosmos 3 Edge进行后训练,缩小仿真到现实的差距,随后可部署到Jetson Thor上,用于实时视觉分析和机器人自主决策。<br> ▲(图源:英伟达)<br> 目前,Cosmos 3 Edge尚未开源到Hugging Face和GitHub。<br> 结语:从硬件到模型,英伟达加速物理AI规模化落地<br> 从T3000和T2000模组的推出,到Jetson Agent Skills带来的内存优化能力,再到Cosmos 3 Edge轻量级世界模型的加入,英伟达正构建一套覆盖硬件、软件与模型的全栈式边缘AI生态,降低了机器人从实验室走向大规模量产的门槛。<br> 目前,开发者可在7月晚些时候通过JetPack 7.2.1使用T3000仿真模式,T2000仿真模式将在后续版本中提供。另外,英伟达计划于2027年第一季度上市两款模组。<br> “特别声明:以上作品内容(包括在内的视频、图片或音频)为凤凰网旗下自媒体平台“大风号”用户上传并发布,本平台仅提供信息存储空间服务。<br> Notice: The content above (including the videos, pictures and audios if any) is uploaded and posted by the user of Dafeng Hao, which is a social media platform and merely provides information storage space services.”