Edge-KI für Roboter Nvidias Jetson Thor ersetzt Vorgänger mit 7,5-facher KI-Leistung

Nvidia veröffentlicht das auf Blackwell basierende Robotik‑Rechenmodul Jetson Thor und Analog Devices koppelt Sensorik, Antriebe und Konnektivität daran. Ziel ist dichte Sensorfusion und Echtzeit‑Reasoning direkt am Roboter ohne Cloud-Umweg.

Humanoide Roboter bekommen Server‑Leistung am Edge. Nvidia gibt Jetson Thor frei und Analog Devices koppelt seine Sensorik, Antriebs‑ und Versorgungstechnik daran. Nvidia und Analog Devices zielen auf ein wesentliches Problem: Roboter sehen, planen und handeln oft nicht schnell und verlässlich genug. Thor soll das ändern, indem es große Robotik‑Grundlagenmodelle direkt auf dem Roboter ausführt. Analog Devices liefert die präzise Physik dazu: taktiles Feedback, ToF‑Depth, IMUs, Encoder, dichte Signalwege und deterministische Konnektivität in Richtung zentraler Rechenknoten.

Was ist Nvidia Jetson Thor?

Jetson Thor ist Nvidias neue Robotik‑Plattform für Physical AI. Das System‑on‑Module kombiniert eine Blackwell‑GPU samt Transformer‑Engine und Multi‑Instance‑GPU (MIG) mit einer 14‑Kern‑Arm‑Neoverse‑V3AE‑CPU und bis zu 128 GB LPDDR5X. Es liefert bis zu 2.070 FP4‑TFLOPS in einem konfigurierbaren Leistungsrahmen und bietet nötige Schnittstellen für dichte Sensorfusion, darunter 4×25 GbE.

Gegenüber dem Vorgänger Jetson Orin steigt die KI‑Leistung laut Nvidia um das 7,5‑fache, die CPU‑Leistung um den Faktor 3,1, der verfügbare Speicher verdoppelt sich. MIG‑Partitionierung trennt Workloads wie Lokomotion, Greifplanung, Wahrnehmung und VLA‑Policies und reduziert Störungen zwischen den Pfaden.

Nvidia Jetson Thor Spezifikationen

* Diese Spezifikationen sind vorläufig und können sich ändern.

** Siehe Abschnitt „Software Features“ im aktuellen Nvidia Jetson Linux Developer Guide für die Liste der unterstützten Funktionen.

Quelle: Nvidia

Warum das für die Industrie zählt

Humanoide in Logistik, Montage oder Service müssen mehr als „sehen und greifen“. Sie werten multimodale Eingaben aus, planen Handlungen, korrigieren Fehler und interagieren sicher mit Menschen. Diese Interaktionsschleife verlangt zwei Dinge: hohe physische Genauigkeit in der Mechatronik und verlässliche Rechenpfade mit fester Latenz. Genau hier setzt die Kopplung aus Thor‑Rechenverbund und ADI‑Signal‑/Energiekette an. ADI spiegelt Sensor‑ und Aktorverhalten in Isaac Sim mit eigenen Sensor‑Modellen und parametrierten Geräteverhalten, damit Policies aus dem digitalen Zwilling ohne Überraschungen auf realer Hardware laufen. Wenn das gelingt, schrumpfen Inbetriebnahmezeiten und Teams übertragen komplexe Aufgaben schneller vom Zwilling auf die Linie.

Aus dem Labor in die Fabrik

So formuliert Analog Devices das Ziel: „Zum ersten Mal können Roboter komplexe Aufgaben verstehen. ADI liefert das präzise physische Substrat, das zusammen mit dem Reasoning von Nvidia Jetson Thor in Echtzeit auf die Physik der realen Welt reagiert. Gemeinsam bringen wir Humanoide vom Simulator in den schichttauglichen Einsatz“, sagte Paul Golding, Vice President Edge AI bei Analog Devices. Dazu integriert ADI die Holoscan Sensor Bridge und eigene Operatoren, die Sensorsignale zeitlich sauber synchronisieren und mit geringer Latenz in den GPU‑Speicher streamen.

Auch die Anwenderseite zieht mit. Agility Robotics setzt Jetson schon heute im Digit ein und plant für die nächste Generation den Umstieg auf Jetson Thor. „Die leistungsfähige Edge‑Verarbeitung von Jetson Thor hebt Digit auf die nächste Stufe – sie verbessert die Reaktionsfähigkeit in Echtzeit und erweitert die Fähigkeiten auf ein breiteres, komplexeres Spektrum an Skills. Mit Jetson Thor können wir die neuesten Fortschritte der Physical AI in die Lager und Fabriken unserer Kunden bringen und Abläufe optimieren“, sagte Peggy Johnson, CEO von Agility Robotics. Boston Dynamics integriert Jetson Thor in den humanoiden Atlas, um Beschleuniger, Bandbreite und Speicher direkt im System zu bündeln.

Verfügbarkeit und Software-Stack

Das Jetson AGX Thor Developer Kit umfasst ein Jetson‑T5000‑Modul, ein Carrier‑Board, einen aktiven Kühler und ein Netzteil. Es ist ab 3.499 US‑Dollar erhältlich. Die T5000‑Produktionsmodule starten bei 2.999 US‑Dollar (bei 1.000 Stück). Der offizielle Marktstart erfolgte am 25. August 2025.

Der Software‑Stack deckt Isaac für Robotik, Metropolis für Video‑KI und Holoscan für Sensorverarbeitung ab; JetPack 7 bringt die Entwicklungsumgebung. ADI plant parallel Evaluierungs‑Hardware und Simulationsmodelle für taktile Sensorik sowie deterministische Konnektivität, um die Sim2Real‑Lücke weiter zu schließen. (mc)

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