Nvidia Jetson AGX Thor debuta con GPU Blackwell, 128GB de memoria y 1TB de almacenamiento
Las primeras reseñas lo describen como una plataforma potente que ofrece mejoras significativas de rendimiento frente al Jetson Orin. Los revisores coinciden en que será atractivo para desarrolladores que necesitan hardware potente para sus proyectos.
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Nvidia lanzó recientemente el Jetson AGX Thor Developer Kit, una plataforma de $3.499 diseñada para robótica y desarrollo de IA en el edge, y ha tenido una cálida acogida inicial por parte de los críticos.
En su corazón está el módulo Jetson T5000 basado en la arquitectura Blackwell, que combina una GPU con 2.560 núcleos CUDA, 96 Tensor Cores y una CPU Arm Neoverse de 14 núcleos.
Se acompaña de 128 GB de memoria LPDDR5x, ofreciendo más de 270 GB por segundo de ancho de banda, y 1 TB de almacenamiento interno. Las opciones de conectividad incluyen USB-C, USB-A, HDMI 2.1, Wi-Fi 6E, Bluetooth, Ethernet Gigabit y un puerto 100GbE.
“Montones de caballos de fuerza”
Las primeras reseñas del kit sugieren que Nvidia ha construido una opción impresionante para desarrolladores, a pesar de su precio más alto en comparación con el Jetson Orin.
Las pruebas de HotHardware mostraron que el Jetson AGX Thor tiene un rendimiento sólido. Los contenedores Arm64 de Nvidia funcionaron sin problemas, aunque no fue posible compararlo con otro hardware Blackwell. El kit Orin más antiguo ni siquiera pudo completar las cargas de trabajo.
La diferencia de capacidad fue clara: el Orin se acerca a un RTX 3050, mientras que el Thor se aproxima a niveles de RTX 5070.
Los modelos de lenguaje grande (LLM) funcionaron bien en las pruebas. Como señala HotHardware, "los LLM son un área donde el Jetson sobresale, y lo necesita, ya que se espera que los robots humanoides combinen el lenguaje con entradas visuales".
La reseña concluyó que el kit tiene "montones de caballos de fuerza" para proyectos de robótica e IA, señalando: "Si quieres ejecutar modelos de IA muy grandes en un entorno multitarea amigable utilizando el stack de software de Nvidia, el Jetson AGX Thor Developer Kit es una gran herramienta nueva para tu caja de herramientas. La buena noticia es que maneja todas esas tareas con estilo y aplomo. Y es probable que el dispositivo mejore aún más con el tiempo a medida que Nvidia continúe refinando y actualizando su stack de software con capacidades adicionales de IA en el edge".
La reseña de ServeTheHome encontró que el rendimiento se acercó a cumplir con las afirmaciones de Nvidia, incluidos 149.1 tokens por segundo en Llama 3.1 8B frente a los 150.8 esperados.
El rendimiento multihilo de la CPU lo situó cerca de un AMD Ryzen AI 7 350 o un Mac Mini M4, lo que se consideró suficiente dado su enfoque en la GPU.
En las pruebas de rendimiento, como se esperaba, el Thor superó consistentemente al Orin en todos los modelos. Las ganancias en cargas de trabajo más pequeñas como Qwen 2.5-VL 7B y Llama 3.1 8B fueron modestas, con el Thor siendo aproximadamente 1.3 veces más rápido.
Deepseek-R1 7B mostró una mejora mayor, con aproximadamente 1.5 veces la velocidad. La diferencia más dramática llegó con la inferencia de Qwen 3 32B, donde el Thor alcanzó casi cinco veces el rendimiento del Orin, destacando su fuerza al ejecutar modelos más grandes y demandantes.
Aunque el consumo de energía puede ser un desafío para sistemas con batería, ServeTheHome concluyó que el Thor ofrece la potencia de cálculo y la memoria necesarias para la robótica avanzada. También lograron identificar el SSD incluido de 1 TB como un WD/SanDisk SN5000S.
Ambas reseñas describieron al Jetson AGX Thor como un paso adelante capaz para proyectos de IA en el edge y robótica, elogiando su combinación de potencia de cálculo, capacidad de memoria y herramientas de desarrollo, aunque señalaron que se necesitarán actualizaciones de software para desbloquear todo su potencial.
Como dijo ServeTheHome, el nuevo kit "se va a vender como pan caliente. Si estás construyendo robótica de próxima generación de gama alta, esta es la plataforma en la que quieres hacerlo".
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(Crédito de la imagen: ServeTheHome)