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[導(dǎo)讀]IGX Thor 基于 NVIDIA Blackwell 架構(gòu),可為工業(yè)、機(jī)器人開(kāi)發(fā)和醫(yī)療應(yīng)用提供實(shí)時(shí) AI 性能、安全性和可靠性。

美國(guó)華盛頓 —— GTC 華盛頓特區(qū) —— 東部時(shí)間 2025 年 10 月 28 日—— AI 正由數(shù)字世界走向物理世界。在工廠車(chē)間和手術(shù)室等場(chǎng)景中,機(jī)器正逐步進(jìn)化為能夠?qū)崟r(shí)觀察、感知并作出決策的協(xié)作伙伴。

為加速這一變革,NVIDIA 今日推出了 NVIDIA IGX Thor,這是一個(gè)功能強(qiáng)大的工業(yè)級(jí)平臺(tái),專為將實(shí)時(shí)物理 AI 直接部署于邊緣端而打造。該平臺(tái)將高速傳感器處理、企業(yè)級(jí)可靠性和功能安全性整合到桌面級(jí)緊湊模組中。相較于上一代產(chǎn)品 NVIDIA IGX Orin,IGX Thor 的 AI 計(jì)算性能提升至 8 倍,能夠幫助開(kāi)發(fā)者構(gòu)建感知、推理和行動(dòng)更快速、更安全、更智能的智能系統(tǒng)。

工業(yè)、機(jī)器人、醫(yī)療和健康領(lǐng)域的領(lǐng)先企業(yè)已經(jīng)率先使用該平臺(tái),如 Diligent Robotics、EndoQuest Robotics、Hitachi Rail、Joby Aviation、Maven 和 SETI Institute。同時(shí),CMR Surgical 正在評(píng)估 IGX Thor,以提升其醫(yī)療能力。

NVIDIA Jetson IGX Thor 開(kāi)發(fā)者套件 Mini 版

IGX Thor 為邊緣 AI 應(yīng)用提供突破性性能

長(zhǎng)期以來(lái),醫(yī)療與工業(yè)企業(yè)在推進(jìn)醫(yī)學(xué)影像、手術(shù)機(jī)器人和工業(yè) AI 自動(dòng)化等應(yīng)用時(shí)面臨諸多限制,原因在于邊緣系統(tǒng)缺乏處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的速度和能力,或無(wú)法在不影響性能的前提下安全地運(yùn)行多個(gè)生成式 AI 模型。

IGX Thor 通過(guò)提供專為工業(yè)和醫(yī)療領(lǐng)域打造的強(qiáng)大可靠的 AI 計(jì)算能力,克服了這些挑戰(zhàn)。該平臺(tái)具備實(shí)時(shí)智能處理、無(wú)縫數(shù)據(jù)連接、以及內(nèi)置安全保障功能。

該平臺(tái)配備兩款 NVIDIA Blackwell GPU——集成 GPU(iGPU)和獨(dú)立 GPU (dGPU),可提供 5,581 FP4 TFLOPS 的 AI 計(jì)算能力,并支持 400 GbE 連接。與 NVIDIA IGX Orin 相比,IGX Thor 在 iGPU 上的 AI 算力可提升至 8 倍,在 dGPU 上可提升至 2.5 倍,與此同時(shí),連接性能提升至 2 倍,可在邊緣無(wú)縫運(yùn)行大語(yǔ)言模型和視覺(jué)語(yǔ)言模型。

該工業(yè)級(jí)平臺(tái)提供 10 年產(chǎn)品生命周期支持和 NVIDIA AI 軟件棧的長(zhǎng)期技術(shù)支持,可確保企業(yè)和物理 AI 應(yīng)用即使在最具挑戰(zhàn)性的環(huán)境中,也能保持加速和安全運(yùn)行。IGX Thor 可支持運(yùn)行 NVIDIA AI Enterprise 軟件棧,包括可加速?gòu)脑贫说竭吘壴O(shè)備的物理 AI 應(yīng)用開(kāi)發(fā)的 NVIDIA NIM 微服務(wù)、用于機(jī)器人開(kāi)發(fā)的 NVIDIA Isaac、用于視覺(jué) AI 的 NVIDIA Metropolis 和用于傳感器處理的 NVIDIA Holoscan。

另外,NVIDIA IGX Thor 還將 NVIDIA Halos 全棧安全系統(tǒng)的元素集成到機(jī)器人開(kāi)發(fā)、醫(yī)療和工業(yè) AI 系統(tǒng)中,利用板載和基礎(chǔ)設(shè)施傳感器,確保傳統(tǒng)和由外至內(nèi)的安全,實(shí)現(xiàn)可靠的人機(jī)協(xié)作。

NVIDIA 合作伙伴生態(tài)系統(tǒng)加速工業(yè)和醫(yī)療邊緣應(yīng)用開(kāi)發(fā)

全球工業(yè)和機(jī)器人領(lǐng)域的領(lǐng)先企業(yè),包括 Hitachi Rail、Maven、SETI Institute 和 Joby Aviation,正在使用 IGX Thor 構(gòu)建和部署先進(jìn)的 AI 解決方案,以增強(qiáng)安全性、提高效率,并提升工廠、倉(cāng)庫(kù)和交通運(yùn)輸系統(tǒng)的自動(dòng)化水平。

Hitachi Rail 正在使用 IGX Thor 在軌道網(wǎng)絡(luò)中部署先進(jìn)的預(yù)測(cè)性維護(hù)和自主檢測(cè)系統(tǒng),從而提高運(yùn)營(yíng)效率和可靠性。

Hitachi Rail 集團(tuán)首席執(zhí)行官 Giuseppe Marino 表示:“AI 和數(shù)據(jù)正在改變軌道交通行業(yè)。通過(guò)采用 NVIDIA IGX Thor,我們正在將全球最強(qiáng)大的工業(yè)級(jí)實(shí)時(shí) AI 性能直接引入邊緣設(shè)備,幫助運(yùn)營(yíng)商更好地優(yōu)化其軌道和基礎(chǔ)設(shè)施。同時(shí),這種能力將為乘客和運(yùn)營(yíng)商帶來(lái)更加可靠、高效和優(yōu)質(zhì)的體驗(yàn)?!?

Maven Robotics 將 NVIDIA IGX Thor 集成到其下一代工業(yè)機(jī)器人中,將先進(jìn)的具身 AI 性能與內(nèi)置安全性和大規(guī)模實(shí)時(shí)決策制定相結(jié)合。

Maven Robotics 首席執(zhí)行官 Hamza Derbas 表示:“Maven Robotics 正將通用機(jī)器人引入工業(yè)環(huán)境,并與全球領(lǐng)先的制造業(yè)和物流企業(yè)合作,實(shí)現(xiàn)大規(guī)模部署。NVIDIA IGX Thor 是我們下一代機(jī)器人的核心,將安全級(jí)算力與運(yùn)行先進(jìn)的具身 AI 模型的性能相結(jié)合,從而同步提升能力和合規(guī)性。”

全球醫(yī)療設(shè)備和健康領(lǐng)域的領(lǐng)先企業(yè) Diligent Robotics 和 Endoquest Robotics 已經(jīng)開(kāi)始使用 IGX Thor。CMR Surgical 正在評(píng)估 IGX Thor,為其外科手術(shù)機(jī)器人系統(tǒng)配備先進(jìn)的 AI 功能,實(shí)現(xiàn)手術(shù)室內(nèi)的實(shí)時(shí)分析和適應(yīng)性決策。CMR 的愿景是通過(guò)提供智能輔助提高手術(shù)精度、效率并改善患者治療效果,而 IGX Thor 的安全性、可靠性和計(jì)算性能,正為這一愿景的實(shí)現(xiàn)提供有力支撐。

CMR Surgical 首席技術(shù)官 Chris Fryer 表示:“精準(zhǔn)和患者安全是每臺(tái)手術(shù)的核心。借助 IGX Thor,我們有望部署下一代 AI 助手和實(shí)時(shí)手術(shù)指導(dǎo),這些功能可實(shí)時(shí)處理物理真實(shí)的數(shù)據(jù),從而簡(jiǎn)化手術(shù)流程,實(shí)現(xiàn)更安全、更智能的微創(chuàng)手術(shù)。”

NVIDIA 的設(shè)備制造商生態(tài)合作伙伴,包括 Advantech、ADLINK、ASRock Rack、Barco、Curtiss-Wright、Dedicated Computing、EIZO Rugged Solutions、Inventec、NEXCOM 旗下的 NexCOBOT、Onyx、WOLF Advanced Technology 以及 YUAN 等企業(yè),提供一系列由 IGX Thor 驅(qū)動(dòng)的邊緣服務(wù)器、定制載板、設(shè)計(jì)服務(wù)、攝像頭和傳感器,以及 AI 和系統(tǒng)軟件,以加速解決方案開(kāi)發(fā)。

NVIDIA IGX Thor 平臺(tái)包含兩款量產(chǎn)就緒系統(tǒng)——NVIDIA IGX T5000 模組和 NVIDIA IGX T7000 板卡套件,專為具備功能安全需求的多樣化物理 AI 應(yīng)用場(chǎng)景打造。IGX Thor 量產(chǎn)系統(tǒng)和開(kāi)發(fā)者套件計(jì)劃于 12 月上市。

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