NVIDIA、新たなJetson Thorコンピュータを発表、主流のロボティクスとエッジAIを前進

汎用ロボットや自律機械は研究ラボから現実の大量市場展開へと移行しており、エッジで基盤モデルを実行できるコンパクトで電力効率の高いAIスーパーコンピュータへの需要が高まっています。このニーズに応えるため、NVIDIAは本日、NVIDIA Thorアーキテクチャに基づく新モジュールT3000およびT2000を発表しました。これらは大規模なロボティクスとエッジAIアプリケーションを可能にします。

Jetson AGX Thorは次世代のヒューマノイドおよびロボットシステムに電力を供給しており、業界全体で採用が拡大しています。1X、Agility、Agile Robots、Amazon Robotics、Boston Dynamics、FANUC、Hitachi、Medtronic、Techman Robotなどのリーディングカンパニーがこのプラットフォーム上で開発を進めています。

T3000によるヒューマノイドとロボット展開の実現

これらの能力を支えるハードウェアは、JetsonおよびIGX T3000モジュールから始まります。これはコンパクトなフォームファクタで865 FP4テラフロップスのAI演算能力を提供し、サイズと消費電力はT5000の約半分です。Jetson T3000は、NVIDIA Blackwell GPU、8コアNeoverse Arm CPU、32GBのLPDDR5Xメモリ、273GB/sのメモリ帯域幅、25 GbE接続を組み合わせています。IGX T3000は同じ性能を提供するとともに機能安全を統合し、人間と協働するロボット向けのNVIDIA Halos for Roboticsフルスタック安全システムをシームレスに実行します。

小型化にもかかわらず、T3000は大規模言語モデル、視覚言語モデル、視覚言語動作モデル、世界基盤モデルなどのマルチモーダルワークロードにおいてT5000と同等の推論性能を達成します。T3000への移行は、高メモリ価格環境でのコスト削減に役立ちます。

T2000によるエッジAIの幅広い展開

Jetson T2000はThorアーキテクチャをより広範なエッジAIシステムに導入します。400 FP4テラフロップスの演算能力と16GBのメモリを備え、視覚AIエージェント、自律移動ロボット、産業用マニピュレータ、その他のインテリジェントマシンを構築する開発者にとってのエントリポイントとなります。

新しいNVIDIA Jetsonモジュールの導入により、NVIDIAは70 TOPSから2,000テラフロップスまでの性能をカバーするスケーラブルなエッジAIプラットフォームを提供し、開発者は事実上あらゆるエッジAIワークロードに対応できるようになりました。

新エージェントスキルが全Jetsonデバイスのメモリ最適化を自動化

AIエージェントは、以前は手動の作業と深い専門知識を必要としていたメモリ最適化、システム構成、展開タスクを自動化することで、開発者の生産性を変革しています。

新たにリリースされたJetsonエージェントスキルにより、開発者はソフトウェアスタック全体を最適化し、数週間ではなく数日で大幅なメモリ節約を実現できます。これらのスキルはJetson ThorやJetson Orinを含むJetsonポートフォリオ全体をサポートし、開発者はより低メモリ構成でより高性能なワークロードを実行できます。

その結果、システムコストの削減、展開の高速化、および同じ製品ティア内でメモリSKUを1つ下げても性能を損なわない柔軟性が得られます。

業界や地域を問わず、企業はソフトウェア最適化により開発を加速し、大幅なメモリ節約を達成しています。ヒューマノイドロボティクスのリーダーであるUBTechやAgile Robots、産業用ソリューション提供企業のConnect Techは、メモリ使用量を最大15GB削減し、NVIDIA Jetson AGX Orin 64GBモジュールから32GBモジュールへの移行を可能にしました。

スマート小売では、SandStarがメモリ使用量を最大4GB削減し、16GB構成ではなくNVIDIA Jetson Orin NX 8GBモジュールでの展開を実現しました。コンパニオンのロボティクスでは、LOVOTロボットの開発元であるGROOVE XがJetsonの異種AIアクセラレータを活用してワークロード分布を最適化し、メモリ使用量を削減して低メモリ構成での展開を可能にしました。

インテリジェント交通では、NoTrafficがJetson TX2 NX上でメモリ使用量を30%削減し、ハードウェア要件を増やさずにスマート交通プラットフォームにより多くのAI機能を追加する余裕を生み出しました。

エージェントスキルによる開発の簡略化とNVIDIA NemoClawブループリントによるインテリジェントエージェントのオーケストレーションにより、Jetsonは物理AIのためのエージェント対応プラットフォームとなり、高度な推論、自律的な意思決定、大規模タスク自動化を実現します。

Cosmos 3 EdgeをNVIDIA Thor製品ラインに提供

NVIDIAは本日、NVIDIA Cosmos 3フロンティアオープンワールド基盤モデルファミリーを拡張し、具現化システム向けのロボット基盤モデルとして、NVIDIA Thorプラットフォームと互換性のある軽量モデルを発表しました。Cosmos 3 Edgeは40億パラメータのモデルで、具現化システムが世界を認識し、リアルタイムで推論し、デバイス上の推論を通じて動作を予測・生成するのを支援します。オープンなCosmosフレームワークを使用して、開発者は約1日で特定の具現化とセンサー向けにCosmos 3 Edgeをポストトレーニングし（シミュレーションと現実のギャップを埋める）、その後Jetson Thorに展開してリアルタイムの視覚分析とデバイス上のロボットポリシーを実現できます。

エミュレーションモードで今すぐ開発を開始

新しいモジュールはNVIDIA Thorファミリーと同じチップアーキテクチャとソフトウェアスタックを共有しており、シームレスな開発パスを提供します。開発者は現在、チャネルパートナーから入手可能なJetson AGX Thor開発者キットを使用して構築を開始し、T3000およびT2000モジュールの性能をエミュレートできます。

NVIDIAの完全な物理AIソフトウェアスタック（ロボットシミュレーションと認識のためのNVIDIA Isaacなど）と、NVIDIA Nemotron、Cosmos 3、Isaac GR00Tなどのオープンモデルを使用することで、開発者は次世代ロボット、自律機械、視覚AIエージェントの開発を加速できます。

開発者は今月後半にJetPack 7.2.1でT3000エミュレーションモードの使用を開始できます。T2000エミュレーションモードのサポートは将来のリリースで提供されます。Jetson T3000およびT2000モジュールは2027年第1四半期に出荷予定です。

ADLINK、Advantech、AAEON、Aetina、Auvidea、AVerMedia、Connect Tech、ForeCR、JWIPC、NEXCOM Robotic Solutions、Realtimes、Seeed Studio、Twowin、TZTEK、YUANなどのJetsonエコシステムのパートナーは、すでにThorベースのソリューションを提供しています。Antmicro、Neurealm、REBOTNIX、RidgeRunなどのソフトウェアパートナーは、新しいモジュールに移行する顧客向けにエミュレーションおよび移行ソリューションを提供します。

物理AIと具現化AIが主流の展開に向かう中、新しいNVIDIA Thorコンピュータは、開発者にインテリジェントなヒューマノイドと自律機械を現実世界に導入するためのスケーラブルな基盤を提供します。

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