NVIDIA Jetson AGX Thor: Die Industrie-Robotik wird autonom
Mit dem NVIDIA Jetson Thor hat der Marktführer für KI-Computing eine neue Prozessoren-Generation vorgestellt, die speziell für physische KI und Robotik entwickelt wurde. Was das bedeutet, welche Technologien dahinterstecken und welche Anwendungen von Industrie-PCs mit profitieren, erklären wir in diesem Blogbeitrag.
Was versteht man unter Physische KI?
„Physical AI“ – damit bezeichnet NVIDIA bei der Vorstellung des Jetson Thor eine neue Ära der Robotik: Statt spezialisierter Anwendungen und der Ausführung programmierter Funktionen sollen Roboter künftig noch autonomer mit der physischen Welt interagieren, nach dem Vorbild menschlicher Wahrnehmung. Sie erfassen ihr Umfeld multimodal, mit Kameras, akustischen und taktilen Sensoren. Auf Basis dieser Daten sollen sich die Geräte dann auch in unbekannten Umgebungen zurechtfinden und Aktionen selbstständig planen und ausführen können.
Blackwell-Architektur und Transformer-Engine:
Mehr als nur ein Plus an Rechenleistung
NVIDIA Jetson Thor wurde als Prozessor-Plattform speziell für solche Anwendungen, zum Beispiel in humanoiden Robotern, entwickelt und ermöglicht den Einsatz multimodaler generativer KI-Modelle direkt auf dem Gerät, ohne Latenz-abhängige Cloud-Anbindung. Dabei werden zahlreiche KI-Modelle unterstützt, von Vision Language Action Models (VLA) wie NVIDIA Isaac GR00T über Large Language Models (LLMs) bis hin zu Vision Language Models (VLMs).
Herzstück des Jetson Thor ist die NVIDIA Blackwell-Architektur, die eine GPU-Rechenleistung von bis zu 2070 FP4 Teraflops (mit Sparsity-Support) bietet – bis zu 7,5x leistungsfähiger als die NVIDIA Jetson AGX Orin Plattform mit NVIDIA Ampere-Architektur.
Darüber hinaus ist die Plattform mit zahlreichen Beschleuniger-Einheiten, Encodern und Decodern ausgestattet und verfügt über Funktionen wie die Transformer-Engine, mit der dynamisch zwischen 8-Bit- und 4-Bit-Floating-Point-Inferenz (FP8 / FP4) umgeschaltet werden kann. Das Ergebnis ist eine optimale Kombination aus hoher Genauigkeit und maximal schnellem Datendurchsatz bei der onboard KI-Verarbeitung. Außerdem können die GPUs des Jetson Thor partitioniert werden, zum Beispiel, um Ressourcen für sicherheitskritische Anwendungen freizuhalten, während parallel weniger zeitkritische Prozesse in einer separaten Partition bearbeitet werden.
Mit der neuen Architektur des NVIDIA Jetson Thor wurde auch die Energieeffizienz weiter verbessert, auf bis zu das 3,5-fache im Vergleich zum AGX Orin.
Technische Spezifikationen NVIDIA Jetson Thor T5000 und Jetson Thor T4000
Zum Serienstart ist die NVIDIA Jetson Thor Serie in zwei Varianten erhältlich: Als Jetson Thor T5000 mit bis zu 2070 TFLOPS Rechenleistung, einer ARM-CPU mit 14 Rechenkernen und bis zu 128 GByte RAM-Arbeitsspeicher, sowie als Jetson Thor T4000 mit einer Rechenleistung von 1200 TFLOPS, 12 ARM-Rechenkernen der CPU und auf 64 GByte halbiertem Arbeitsspeicher.
NVIDIA Jetson Thor T5000 und Jetson Thor T4000 im Vergleich:
NVIDIA Jetson T5000 |
NVIDIA Jetson T4000 |
|
KI-Rechenleistung |
2.070 TFLOPS (FP4 – Sparse) |
1.200 TFLOPS (FP4 – Sparse) |
GPU |
NVIDIA-GPU mit 2.560 Recheneinheiten und 96 Tensor-Recheneinheiten der fünften Generation Mehr-Instanzen-GPU (MIG) mit 10 TPCs |
NVIDIA-GPU mit 1.536 Recheneinheiten und 64 Tensor-Recheneinheiten der fünften Generation Mehr-Instanzen-Grafikprozessor (MIG) mit 6 TPCs |
CPU |
14-core Arm Neoverse-V3AE 64 Bit CPU |
12-core Arm Neoverse-V3AE 64 Bit CPU |
Arbeitsspeicher |
128 GB 256 Bit LPDDR5X |
64 GB 256 Bit LPDDR5X |
Power |
40 W – 130 W |
40 W – 70 W |
Technische Angaben ohne Gewähr. Quelle: NVIDIA. Alle Informationen finden sie im Datenblatt.
Industrie-PCs mit NVIDIA Jetson Thor: Diese Anwendungen profitieren von der neuen KI-Plattform
Multimodale generative KI bedeutet, dass Videos, Texte und Sensordaten gleichzeitig verarbeitet werden – sprich: ein Roboter erhält die Anweisung: „Bringe mir die Wasserflasche aus der Küche, aber pass auf, sie ist zerbrechlich.“ Er kann sich im Raum orientieren, die Küche identifizieren und sich dorthin bewegen, das Objekt erkennen und aufnehmen, wobei er den Kontext versteht und die Flasche entsprechend vorsichtig greift und absetzt.
Von Edge-Computing zu Embodied AI — auch in der Industrie
Dieses Verständnis und die Entscheidungsfindung direkt auf der Recheneinheit des Roboters bezeichnet man als „Embodied AI“; die Datenverarbeitung kann dank der Leistungsfähigkeit des Jetson Thor komplett ohne Cloudzugriff ausgeführt werden. Humanoide Roboter sind auf genau solche Fähigkeiten angewiesen. Darüber hinaus profitieren aber auch klassische Industrieroboter von dieser neuartigen Edge-AI-Fähigkeit: Mit NVIDIA Jetson Thor ausgestattete Industrie-PCs können Situationen bewerten, die nicht explizit vorprogrammiert wurden. Daraus ergeben sich konkrete Einsatzmöglichkeiten für industrielle Bereiche.
Autonom statt Automatisiert: Industrie-Anwendungen für NVIDIA Jetson Thor
- Autonome Mobile Roboter (AMRs):
Lieferroboter und Transportsysteme in Logistikzentren und auf dem Shop Floor können auf Sprachbefehle reagieren, Hindernissen vorausschauend ausweichen und Routen eigenständig planen, auch in sich verändernden Umgebungen. Dabei benötigen sie weder feste Laufwege oder räumliche Trennungen noch Induktionsschleifen, QR-Codes oder andere Hilfsmittel für die Navigation. - Adaptive Greifarme und Cobots:
Greif-Roboter und kooperative Roboter können dank multimodaler generativer KI chaotisch angeordnete, unbekannte Teile sicher greifen, ohne für jedes Teil individuell trainiert zu werden. Dabei können sie Anweisungen und Materialeigenschaften berücksichtigen. - Industrielle Copiloten:
Auch für die Bedienung und Wartung von Maschinen und Anlagen bieten die neuen KI-Modelle zahlreiche Anwendungen – von der Interaktion mit der Maschine über Sprache oder Chat bis hin zu neuen Möglichkeiten in der Qualitätskontrolle, wenn Maschinen den Kontext von Produktionsabweichungen berücksichtigen können – zum Beispiel, ob sich eine Qualitätsabweichung in einem sichtbaren Bereich befindet oder nicht.
Darüber hinaus sind zahlreiche weitere Anwendungen möglich, von visuellem Bestandsmanagement und vollautomatischem Abgleich mit Warenwirtschaftssystemen über Gefahrenerkennung bis hin zu kooperativem Produktdesign, bei dem die KI 3D-Modelle basierend auf komplexen, per Chat oder Sprache diktierten Vorgaben erstellt.
NVIDIA Jetson Thor: Roadmap und verfügbare Industrie-PCs
NVIDIA gibt in der offiziellen Roadmap die Verfügbarkeit der Jetson Thor Prozessormodule bekannt. Erste Industrie-PCs auf Basis des Prozessors sind bereits angekündigt und werden in Kürze auch bei PLUG-IN verfügbar sein.
Vecow EAC-7000: Industrie-PC mit Jetson Thor
Ein Beispiel ist die von Vecow, welche die Edge-AI-Fähigkeiten des Prozessors in einem robusten und lüfterlosen Gehäuse zur Verfügung stellt. Damit können Anwendungen in der Robotik sowie autonome Maschinen, zum Beispiel im Bereich Smart Farming, zum frühestmöglichen Zeitpunkt von den neuen Technologien profitieren. Das System ist mit dem Top-Modell des Prozessors Jetson Thor T5000 ausgestattet und damit ideal für Echtzeit Sensorfusion und multimodale KI-Modelle. Bis zu 16 Kameras können über die integrierten GMSL 1/2-Schnittstellen angebunden werden.
Der Vecow EAC-7000 mit NVIDIA Jetson Thor T5000 Prozessor ist Anfang 2026 bei PLUG-IN erhältlich. Daneben werden wir im kommenden Halbjahr weitere Systeme mit dem Prozessor in unser Portfolio aufnehmen, zum Beispiel von Advantech.
Alternativen zu NVIDIA Jetson Thor: Industrie-PCs für Edge-AI
Die NVIDIA Jetson Thor Serie ist die neueste Prozessoren-Generation für Edge-AI-Anwendungen. Daneben gibt es zahlreiche weitere sowie . Sie zeichnen sich ebenfalls durch moderne, auf die Ausführung von KI-Modellen spezialisierte Recheneinheiten aus und bieten ausreichend Performance für zahlreiche Anwendungen, mit direkter KI-Verarbeitung auf dem System oder schneller Cloud-Anbindung. Diese Box-PCs sind in vielen Anwendungen bewährt und bleiben eine ideale Wahl für alle Anwendungen, die keine generativen multimodalen KI-Modelle benötigen.
Tipps für Auswahl und Konfiguration bietet der Blog-Artikel
→ Industrie-PCs für KI & Machine Learning: GPUs, NPUs und andere Recheneinheiten.
Der passende Industrie-PC für Edge-AI und Ihre Anwendung
Benötigen Sie die Funktionalität und Leistung des neuen NVIDIA Jetson Thor oder können Ihre Anforderungen auch mit anderen, ebenfalls leistungsstarken Industrie-PCs für Edge-AI erfüllt werden? Welcher Rechner bietet die optimal passende Ausstattung an Schnittstellen und Features, eignet sich für Ihre Umgebungsbedingungen und zeichnet sich durch sein Preis-Leistungsverhältnis aus?
Die Experten von PLUG-IN sind seit über 30 Jahren darauf spezialisiert, Kunden bei der Auswahl passender Industrie-PCs, Komponenten sowie kompletter Lösungen für die PC-gestützte Mess- und Automatisierungstechnik zu unterstützten. Namhafte Kunden aus Industrie und Forschung setzen auf die Beratung und den Service zur individuellen Konfiguration und Montage der PCs, die umfassend geprüft und betriebsbereit ausgeliefert werden.
