概述
NVIDIA Jetson AGX Thor 開發套件 是一個基於Blackwell架構的計算平台,用於機器人和邊緣AI開發。它提供高達2070 FP4 TFLOPS 的AI計算能力,並被指定為比上一代Jetson AGX Orin高出7.5倍 的性能,具有3.5倍 的能效提升。該套件配備128GB LPDDR5x 記憶體(256位元),具有273GB/s 的頻寬,以支持大型Transformer推理、高並發視頻編碼/解碼和多傳感器數據融合。
Blackwell 多實例GPU (MIG) 得到支持,允許單個GPU被分割成多個獨立實例,以便同時處理環境感知、語言交互和行動規劃等工作負載。該平台與CUDA生態系統集成,並支持NVIDIA軟體堆疊,包括Isaac, Isaac GR00T, Metropolis, 和Holoscan.
主要特點
- AI性能: 高達2070 FP4 TFLOPS
- GPU架構: NVIDIA Blackwell
- CPU: 14核Arm Neoverse V3AE
- 記憶體: 128GB LPDDR5x,256位元;記憶體頻寬273GB/s
- 功耗: 40–130W(2070 FP4 TFLOPS操作時也標示為130W)
- 儲存(註明): 1TB NVMe SSD;提供SSD外殼以寫入系統映像
- 無線(板載): Wi‑Fi(2.4GHz/5GHz/6GHz)高達2402Mbps;藍牙5。3; 在出貨前安裝在設備內
- 系統映像(註記): SSD 隨附預裝系統映像;系統映像提到 AI 視覺功能、ROS 案例、離線大型模型案例和 OpenClaw 課程內容
規格
| 產品 | Jetson AGX Thor 開發者套件 |
| GPU | NVIDIA Jetson T5000 with Blackwell GPU |
| AI 計算 | 高達 2070 FP4 TFLOPS |
| CPU | 14 核心 (Arm Neoverse V3AE) |
| 記憶體 | 128GB LPDDR5x, 256-bit |
| 記憶體頻寬 | 273GB/s |
| 功耗 | 40–130W |
| 散熱 | 散熱片和風扇(風扇和散熱器) |
| 存儲(註記) | 1TB NVMe SSD |
| 無線 | Wi‑Fi 2。4GHz/5GHz/6GHz 高達 2402Mbps;BT 5.3;Wi‑Fi 6E 模組已註明 |
| 外部 I/O(已註明) | 2x USB‑A;2x USB‑C;RJ45 連接器(5GbE);DP 連接器;HDMI 2.1 連接器;QSFP28 連接器 |
| 按鈕/指示燈 | 電源按鈕;閃爍按鈕;重置按鈕;電源指示燈 |
| 內部接頭/介面(已註明) | 音頻(10Pin);自動化介面(12Pin);CAN Bus(2x13Pin);USB Type‑C 調試介面;JTAG(10Pin);RTC(2Pin) |
| 機箱尺寸 | 243 x 112.40 x 56.88 mm(單位:mm);另註明長度 240。86 mm |
| 3D模型 | 將提供3D模型文件 |
性能數據(如所述)
生成推理比較說明
- 與Jetson AGX Orin相比,Jetson AGX Thor在生成推理方面提供高達5倍的速度提升。
- 使用FP4和 推測解碼, 據稱開發者在Jetson AGX Thor上可實現額外2倍的性能加速。
- 實時多模態AI示例說明:使用Qwen2.5‑VL‑3B VLM和Llama3.2 3B LLM,初始Token (TTFT)響應據稱低於200毫秒, 且每個Token (TPOT)輸出時間據稱遠低於50毫秒.
令牌/秒 表格 (Jetson AGX Orin vs Jetson AGX Thor)
| 系列 | 型號 | Jetson AGX Orin (令牌/秒) | Jetson AGX Thor (令牌/秒) | 加速倍數 |
|---|---|---|---|---|
| Llama | Llama 3.1 8B | 112.33 | 150.8 | 1.34 |
| Llama | Llama 3.3 70B | 7.38 | 12.64 | 1.71 |
| Qwen | Qwen3-30B-A3B | 76.69 | 226.42 | 2.95 |
| Qwen | Qwen3-32B | 16.84 | 79.1 | 4.7 |
| DeepSeek | DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B | 180.41 | 304.76 | 1.69 |
| DeepSeek | DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B | 16.96 | 82.63 | 4.87 |
| Qwen (VLM) | Qwen2.5-VL-3B | 216 | 356.86 | 1.65 |
| Qwen (VLM) | Qwen2.5-VL-7B | 154.02 | 252 | 1.64 |
| Llama (VLM) | Llama 3.2 11B Vision | 44.22 | 69.63 | 1.57 |
| GR00T (VLA) | GR00T N1 | 18.5 | 46.7 | 2.52 |
| GR00T (VLA) | GR00T N1.5 | 15.2 | 41.5 | 2.74 |
端口 & 功能分佈(如標示)
- 直流電源供應
- USB Type‑C 介面(可用作電源輸入介面)
- HDMI
- USB Type‑A 介面
- DP 介面
- 乙太網埠
- QSFP28 連接器
- 風扇和散熱器
系統映像 & 軟體環境(如所述)
- SSD 已預裝系統映像。
- Jetson AGX Thor 在出貨前附有 1TB 空 SSD,並提供 SSD 外殼 用於寫入系統映像檔案。
- 也提到了一個 2TB SSD,其中包含系統映像檔案。如果選擇2TB SSD版本套件,官方套件中附帶的原始1TB SSD將被保留;包裝中的2TB SSD必須由用戶自行更換,且默認不會移除原始包裝。
- 基於Ubuntu 24.04的 Jetson系統映像,支持 NVIDIA CUDA 13.0, TensorRT 10.13, cuDNN 9.12, 和OpenCV 4.13.
可選 / 支持的模塊(如描述)
AI大型模型語音模塊(支持聲明)
- 高性能麥克風和腔體揚聲器
- 遠場拾音、回聲消除和環境噪聲抑制
USB工業相機(支持聲明)
- 5MP
- 支持在2592 x 1944下穩定輸出30fps
- 105°對角視場(水平81。8°,垂直66°C(如所述)
- 無失真影像;防塵外殼(如所述)
教學影片
支援
如需技術問題或選擇Jetson AGX Thor開發套件的正確配置的幫助,請聯繫支援https://rcdrone.top/或 [email protected].
詳情

隨附的1TB NVMe SSD附帶預裝的系統映像,並且板載無線卡支持Wi‑Fi 6E和藍牙5.3。







使用支持的外圍設備(如AI語音模塊和USB工業相機)構建語音助手或視覺管道。


性能圖表總結了生成推理增益和邊緣推斷工作負載的多模態吞吐量目標。

核心平台亮點包括高達2070 FP4 TFLOPS的AI計算能力、128GB LPDDR5x記憶體和14核Arm CPU。


清晰的端口和接頭圖有助於規劃整合,從USB和顯示輸出到CAN總線、調試和其他內部介面。

機械圖紙以毫米為單位列出機箱尺寸,並提供用於外殼設計的3D模型文件。

更新的系統映像基於Ubuntu 24.04,並參考CUDA軟體堆疊中的常見加速庫。



盒內包含:Jetson AGX Thor開發套件、電源供應器和初始啟動所需的電纜。

Jetson AGX Thor 128GB 開發者套件隨附電源適配器和 USB‑C 數據線,並可選配 1TB/2TB SSD 和 SSD 外殼,而 Vision Advanced Kit 則增加了 DP‑to‑HDMI 線纜、USB 工業相機等項目。

Jetson AGX Thor 128GB 套件選項將主板與電源適配器、USB‑C 線纜、DP‑to‑HDMI 線、USB 工業相機、SSD 外殼、USB 3.0 集線器以及可選的 NVMe SSD 和觸控屏附加組件捆綁在一起。
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