- NVIDIA Jetson AGX THOR لاول مرة مع GPU Blackwell ، ذاكرة 128 جيجابايت ، وتخزين 1 تيرابايت
- تصف المراجعات المبكرة منصة قادرة على تقديم تحسينات خطيرة في الأداء على Jetson Orin
- يتفق المراجعون على أنه سيستأنف المطورين الذين يحتاجون إلى أجهزة قوية للمشاريع
أطلقت Nvidia مؤخرًا مجموعة Jetson Agx Thor Developer ، وهي منصة بقيمة 3،499 دولارًا مصممة لتطوير الروبوتات وتطوير Edge AI – وكان لديها حفل استقبال أولي دافئ من المراجعين.
في قلبها توجد وحدة Jetson T5000 التي تم بناؤها على بنية Blackwell ، والتي تجمع بين وحدة معالجة الرسومات مع 2،560 نوى CUDA ، 96 نوى موتر ، ووحدة وحدة المعالجة المركزية 14 Core Arm Noverse.
يتم إقرانه بذاكرة 128 جيجابايت من ذاكرة LPDDR5x ، مما يوفر أكثر من 270 جيجابايت في الثانية من عرض النطاق الترددي ، و 1 تيرابايت من التخزين على متن الطائرة. تشمل خيارات الاتصال USB C و USB A و HDMI 2.1 و Wi Fi 6E و Bluetooth و Gigabit Ethernet ومنفذ 100GBE.
“GOBS OF HARRESPOWE”
أصبحت المراجعات الأولى للمجموعة موجودة الآن ، ويقترحون أن Nvidia قامت ببناء خيار مثير للإعجاب للمطورين على الرغم من ارتفاع سعره مقارنةً بـ Jetson Orin.
Hothardware’s أظهر الاختبار أن Jetson Agx Thor هو أداء قوي ، حتى مع مقارنات محدودة. استمرت حاويات ARM64 من Nvidia بسلاسة ، لكن الاختبار ضد أجهزة Blackwell الأخرى لم يكن ممكنًا ، وفشلت مجموعة Orin الأقدم في إكمال أعباء العمل.
كانت الفجوة في القدرة واضحة ، مع اقتراب أورين من مستويات RTX 3050 و Thor التي تقترب من مستويات RTX 5070.
نماذج لغة كبيرة كانت أداء جيد في الاختبار. مثل Hothardware يشير إلى أن “LLMS هي منطقة واحدة تتفوق فيها Jetson ، ويجب أن يكون ذلك لأن الروبوتات البشرية من المتوقع أن تخلط اللغة مع المدخلات البصرية.”
وخلصت المراجعة إلى أن المجموعة تحتوي على “قوة حصانية” لمشاريع الروبوتات ومشاريع الذكاء الاصطناعي ، “إذا كنت ترغب في تشغيل نماذج منظمة العفو الدولية الكبيرة جدًا في بيئة ودية متعددة المهام باستخدام مكدس برمجيات NVIDIA ، فستكون Jetson Agx Thor STOTES أفضل من خلال الحصول على أدوات جديدة بشكل أفضل. صقل وتحديث مكدس البرامج الخاص به مع إمكانيات Edge AI الإضافية. “
servethehome’s وجد المراجعة أن الأداء اقترب من مطابقة مطالبات Nvidia ، بما في ذلك 149.1 رمزًا في الثانية على Llama 3.1 8b مقابل 150.8 المتوقع.
وضعه في وحدة المعالجة المركزية متعددة الخيوط بالقرب من AMD Ryzen AI 7 350 أو MAC MINI M4 ، والذي كان يعتبر كافياً بالنظر إلى تركيز GPU.
في الاختبار القياسي ، كما هو متوقع ، فاق ثور أورين باستمرار عبر كل نموذج. كانت المكاسب على أعباء العمل الأصغر مثل Qwen 2.5-VL 7B و Llama 3.1 8b متواضعة ، مع Thor في حوالي 1.3 مرة أسرع.
أظهر Deepseek-R1 7B تحسنًا أكبر في حوالي 1.5 ضعف السرعة. جاء الاختلاف الأكثر دراماتيكية مع استنتاج Qwen 3 32B ، حيث وصل ثور تقريبًا إلى خمسة أضعاف أداء أورين ، مما يبرز قوته عند تشغيل نماذج أكبر وأكثر تطلبًا.
في حين أن سحب الطاقة قد يتحدى أنظمة البطارية ، servethehome خلص إلى أن Thor يقدم الحساب والذاكرة اللازمة للروبوتات المتقدمة. تمكنت أيضًا من تحديد SSD 1 تيرابايت كـ WD/Sandisk SN5000.
وصف كلا المراجعين Jetson Agx Thor كخطوة قادرة على الأمام لمشاريع AI و Robotics ، وأشادت بمزيجها من الطاقة الحسابية ، وسعة الذاكرة ، وأدوات المطورين ، مع الإشارة إلى أن تحديثات البرامج ستكون ضرورية لإلغاء قفل كلها.
مثل servethehome بعبارة ذلك ، المجموعة الجديدة هي “ستبيع مثل الكعك الساخن. إذا كنت تقوم ببناء روبوتات من الجيل التالي من الجيل التالي ، فهذه هي المنصة التي تريد القيام بها”.
