News Jetson Thor: Nvidias Roboter-Gehirn auf Blackwell-Basis ist fertig

[eastcoast_pete]

Na, immerhin haben sie den T1000 auch übersprungen.

War das nicht der "Jensen" ? Man weiß ja nicht, was unter der Lederjacke steckt 😁. Und Arnold hat doch auch immer Lederjacke getragen.

Ergänzung (26. August 2025)

@Lolliedieb Strix Halo decodiert dir aber nicht 92 Videostreams gleichzeitig und liefert dazu noch haufenweise IO wie 4 x 25 Gbit/s Ethernet.

Mal davonaab sind AMDs Professional Lösungen auch deutlich teurer als der Consumer Kram.

Wär auch interessant, ob man die 25 GB Ports aggregierem und dann 2-3 Orins miteinander verlinken kann.


Nachtrag: Wendell von Level1techs hat ein IMHO gutes Intro Video https://www.youtube.com/channel/UC4w1YQAJMWOz4qtxinq55LQ mit dem neuen Orin (Thor), inklusive einige Beispiele was man mit dem im Bereich Robotik machen kann und wie Nvidia sich hier das Ökosystem vorstellt. Ich muss sagen, daß ich seiner Schlussfolgerung zustimme: tatsächlich sehr viel Potential hiermit brauchbare Anwendungen zu entwickeln. Hat mich überrascht.

 

[Eusterw]

Sind 2.560 CUDA-Cores nicht voll wenig? Die Desktop-Chips haben doch 24.576 davon, oder?

 

[TheInvisible]

Also die haben eine etwas veränderte RTX5060 an eine ARM CPU gelötet und mit 64 / 128 GB Ram ausgestattet und wollen wie viel dafür haben?!? Im Vergleich zu Strix Halo ist das schon sehr ... selbstbewusst bepreist ...

Da kann man nicht mal "Äpfel vs Birnen" dazu sagen...

 

[Mondgesang]

 

[eastcoast_pete]

Also die haben eine etwas veränderte RTX5060 an eine ARM CPU gelötet und mit 64 / 128 GB Ram ausgestattet und wollen wie viel dafür haben?!? Im Vergleich zu Strix Halo ist das schon sehr ... selbstbewusst bepreist ...

Orin Thor ist eben nicht als Alternative zu alleinstehenden GPUs gedacht. Der Grund, warum man sich sowas kauft ist (IMHO) vor allem um damit Anwendungen (Apps) im KI/Robotik Bereich zu entwickeln. Da (zT auch deutlich kleinere und billigere) Orin Module dann auch Roboter aller Art mit den Apps betreiben können (sollen), macht es viel Sinn, die Software von vornherein auf der Hardware- und Softwareplattform zu entwickeln, auf der sie dann eingesetzt werden soll.

Nvidia hat da ziemlich viel investiert und ein -IMHO- schon beeindruckendes Ökosystem entwickelt, das sie auch weiter ausbauen wollen. Jensen Huang hat schon mehrfach gesagt, daß Nvidia in KI für Robotik sehr großes Potenzial (lies: €€€€€..) sieht, und das merkt man auch.

 

[Kadett_Pirx]

"Robotergehirn" - was für ein Marketing-Bullshit

 

[daVinci]

Ich erinnere mich noch an ein Roboter Fußballspiel im Audimax der Uni vor Jahrzehnten. Die kleinen blöden Würfel waren noch nicht mal auf dem Level vom depressiven Mäh Roboter meines Nachbarn mit seinem suizidalem Verhalten (also der Roboter, nicht der Nachbar 😉 ). Und nun das.

 

[davidzo]

Nvidias nächste Generation „Roboter-Gehirn“ ist mit Jetson Thor auf Blackwell-Basis ab sofort in zwei Ausführungen in großer Stückzahl verfügbar. Entwickler können zudem das Jetson AGX Thor Developer Kit bestellen. Die neue Plattform macht einen deutlichen Sprung für mehr KI-Leistung und die Unterstützung multipler Sensoren.

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Irgendwas passt da nicht.

Der GB10 Superchip hat 1000 Tops NVFP4, kommt aber auf 48SMs (6144 FP32 Alus) bzw. 24TPC und 192 Tensor Cores.

Wie erreicht der Chip mit weniger weniger als der Hälfte an Hardwareinheiten eine höhere NVFP4 Leistung von 2070 Tflops? - 2x Sparsity kann nicht der einzige Grund sein denn dann wären es immer noch über 1000.

Die Speicherbandbreite von 273gb/s entspricht ebenfalls dem 256bit Interface von GB10. Wieso sollte nvidia aber für weniger als halb so viele Hardwareinheiten einen Chip mit gleich breitem SI auflegen?

Der Dieshot sieht ja sehr ähnlich aus wie das MCM von GB10. Vielleicht ist das GPU Chiplet sogar gleich, aber das CPU Chiplet anders? Auf jeden Fall verwendet GB10 ein viel länglicheres Package.

Es müssen wesentlich mehr Alus sein als nur 2560 wenn der AGX Thor 5000 wirklich 2Pflops NVP4 mit Sparsity bietet - eher das Doppelte, also 5120.