NVIDIA Jetson AGX Thor Developer Kit 128GB — até 2.070 TFLOPS
O supercomputador definitivo para IA Física e robótica geral. Arquitetura NVIDIA Blackwell na borda, com raciocínio em tempo real para a próxima geração de robôs autônomos e humanóides. · PN 945-14070-0080-000
O NVIDIA Jetson AGX Thor Developer Kit 128GB é o ápice da plataforma Jetson: um verdadeiro supercomputador de IA projetado para a era da IA Física (Physical AI) e da robótica geral. Construído sobre a arquitetura NVIDIA Blackwell, entrega até 2.070 TFLOPS de performance de IA em FP4 — até 7,5x mais computação de IA e 3,5x mais eficiência energética que o Jetson AGX Orin. É a plataforma feita para rodar modelos generativos, agentes de IA e raciocínio multimodal em tempo real, diretamente no robô ou na máquina.
Com 128 GB de memória LPDDR5X e 273 GB/s de largura de banda, o Thor sustenta os maiores modelos de fundação (foundation models), políticas de controle e pipelines de múltiplos sensores simultâneos — tudo com a latência mínima que robôs humanóides, veículos autônomos e sistemas industriais exigem para operar no mundo real.
Por que o Jetson Thor 128GB?
GPU Blackwell com núcleos Tensor de 5ª geração e Transformer Engine que alterna FP4/FP8 dinamicamente para máxima performance.
Raciocínio em tempo real para robôs humanóides, manipulação, navegação autônoma e máquinas inteligentes.
Memória massiva para rodar LLMs, VLMs e modelos de fundação para robótica diretamente na borda.
QSFP com 4x 25 GbE, Holoscan Sensor Bridge e engine de offload de câmera para múltiplos sensores em tempo real.
Particione a GPU para executar múltiplas cargas de IA isoladas em paralelo, com previsibilidade de desempenho.
JetPack 7, NVIDIA Isaac, Metropolis e Holoscan — toda a pilha de software de IA Física da NVIDIA.
Por dentro da arquitetura
GPU NVIDIA Blackwell com Transformer Engine
A GPU de arquitetura Blackwell reúne 2.560 núcleos CUDA e 96 núcleos Tensor de 5ª geração, organizados em 10 TPCs. O Transformer Engine de nova geração traz quantização nativa em FP4 e alterna dinamicamente entre FP4 e FP8 — o que multiplica a taxa de inferência de modelos generativos e transformers mantendo a precisão onde importa.
CPU de 14 núcleos Arm Neoverse-V3AE
Catorze núcleos Arm Neoverse-V3AE de 64 bits (1 MB de cache L2 por núcleo e 16 MB de cache de sistema L3 compartilhado) entregam a robustez de processamento de classe servidor para orquestrar percepção, planejamento e controle simultaneamente.
128 GB LPDDR5X a 273 GB/s
A memória LPDDR5X de 128 GB com 273 GB/s de banda foi dimensionada para os modelos de fundação mais exigentes e para múltiplos pipelines de IA concorrentes — sem o gargalo de memória que limita plataformas menores.
Aceleradores dedicados
Além da GPU, o Thor inclui um PVA (Programmable Vision Accelerator) de 3ª geração, encoders e decoders duplos de vídeo e um acelerador de fluxo óptico (optical flow). Esses blocos dedicados processam visão e vídeo com eficiência, liberando a GPU para a IA.
Conectividade e fusão de sensores
A IA Física exige ingerir grandes volumes de dados de sensores em tempo real. O Thor foi projetado para isso: oferece um slot QSFP com 4x 25 GbE, conexão Multi-GbE RJ45 com fio, múltiplas portas USB e suporte a câmeras de alta densidade.
| Rede de alta velocidade | QSFP 4x 25 GbE + Multi-Gigabit Ethernet RJ45. |
| Holoscan Sensor Bridge | Ingestão de sensores de baixa latência integrada ao stack Holoscan. |
| Câmeras | Até 6 câmeras via 16 lanes MIPI CSI-2 (até 32 com canais virtuais). |
| Vídeo / Display | Portas HDMI / DisplayPort compartilhadas. |
Ecossistema de software NVIDIA
O kit roda o NVIDIA JetPack 7, com suporte a Multi-Instance GPU (MIG), kernel de tempo real preemptível e Holoscan Sensor Bridge integrado. É a plataforma que executa toda a pilha de software de IA Física da NVIDIA.
| NVIDIA Isaac | Plataforma de robótica, incluindo fundamentos para robôs humanóides e manipulação. |
| NVIDIA Holoscan | Processamento de sensores em tempo real para IA Física. |
| NVIDIA Metropolis | Agentes de IA para análise de vídeo e visão. |
| JetPack 7 | Linux, CUDA, TensorRT, MIG, kernel RT preemptível e Holoscan Sensor Bridge. |
| Frameworks de IA | Compatível com PyTorch, TensorFlow e ONNX, além do stack CUDA-X. |
| Video Codec SDK | Codificação/decodificação de vídeo acelerada por hardware (a partir do JetPack 7.1). |
Casos de uso
Percepção, raciocínio e controle de corpo inteiro em tempo real, com modelos de fundação embarcados.
Braços, AMRs e células de manufatura com IA generativa e aprendizado de políticas.
Veículos e equipamentos autônomos que combinam múltiplos sensores e decisões em tempo real.
Raciocínio agentic e LLMs/VLMs locais para automação complexa sem depender da nuvem.
Equipamentos médicos avançados com fusão de sensores via Holoscan.
Plataforma de referência para laboratórios de robótica e IA Física de ponta.
Salto sobre o AGX Orin
| Jetson AGX Thor 128GB | Jetson AGX Orin 64GB | |
| Arquitetura GPU | Blackwell | Ampere |
| Performance de IA | Até 2.070 TFLOPS (FP4) | Até 275 TOPS (INT8) |
| Computação de IA | Até 7,5x maior | Referência |
| Eficiência energética | Até 3,5x melhor | Referência |
| Memória | 128 GB LPDDR5X (273 GB/s) | 64 GB LPDDR5 (204,8 GB/s) |
| CPU | 14 núcleos Arm Neoverse-V3AE | 12 núcleos Arm A78AE |
Especificações técnicas completas
| Performance de IA | Até 2.070 TFLOPS em FP4 (esparso) |
| GPU | NVIDIA Blackwell, 2.560 núcleos CUDA + 96 núcleos Tensor (5ª geração), 10 TPCs, suporte a MIG |
| Transformer Engine | Nova geração, com FP4 nativo e alternância dinâmica FP4/FP8 |
| CPU | 14 núcleos Arm Neoverse-V3AE (64-bit); 1 MB L2/núcleo; 16 MB L3 compartilhado |
| Memória | 128 GB LPDDR5X, 273 GB/s |
| Armazenamento | SSD NVMe (PCIe); suporte a SSD via USB 3.2 |
| Aceleradores | PVA de 3ª geração, encoders/decoders duplos, acelerador de fluxo óptico |
| Vídeo | NVENC: H.265, H.264 · NVDEC: H.265, H.264, AV1, VP9, VP8, MPEG-4/2, VC-1 |
| Câmera (CSI) | Até 6 câmeras via 16 lanes MIPI CSI-2 (até 32 com canais virtuais) |
| Rede | QSFP 4x 25 GbE + Multi-Gigabit Ethernet RJ45 |
| Display | HDMI / DisplayPort compartilhados |
| Fusão de sensores | Holoscan Sensor Bridge + engine de offload de câmera |
| Consumo | 40 W a 130 W (modo padrão 120 W; TMP 130 W) |
| Software | NVIDIA JetPack 7 (Linux, CUDA, TensorRT, MIG, kernel RT, Holoscan) |
| Part Number | 945-14070-0080-000 |
O que vem na caixa
- Módulo NVIDIA Jetson T5000 (Thor 128GB)
- Placa de referência (carrier board) com conectividade abundante
- Dissipador ativo com ventoinha
- Fonte de alimentação
Perguntas frequentes
Qual a performance de IA do Jetson Thor 128GB?
Até 2.070 TFLOPS de IA em FP4 (esparso), com a arquitetura NVIDIA Blackwell.
Como ele se compara ao Jetson AGX Orin?
Até 7,5x mais computação de IA e 3,5x mais eficiência energética que o AGX Orin, com GPU Blackwell em vez de Ampere.
O que é IA Física (Physical AI)?
É a IA que percebe, raciocina e age no mundo real — em robôs, veículos e máquinas. O Thor foi projetado especificamente para essas cargas em tempo real.
Serve para rodar LLMs e modelos generativos?
Sim. Os 128 GB de memória e o Transformer Engine FP4/FP8 permitem executar LLMs, VLMs e foundation models de robótica diretamente na borda.
O que é o suporte a MIG?
Multi-Instance GPU permite particionar a GPU em instâncias isoladas para rodar várias cargas de IA em paralelo com desempenho previsível.
Qual software ele usa?
NVIDIA JetPack 7 (Linux, CUDA, TensorRT, MIG, kernel de tempo real e Holoscan), além de NVIDIA Isaac, Metropolis e Holoscan.
Quais opções de rede de alta velocidade tem?
QSFP com 4x 25 GbE e Multi-Gigabit Ethernet RJ45, ideais para fusão de múltiplos sensores em tempo real.
Qual o part number oficial?
945-14070-0080-000.