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Le NVIDIA Jetson Thor, un supercalculateur compact, multiplie par 7,5 la puissance IA des robots avec un raisonnement en temps réel sans cloud.
Jensen Huang l’a présenté comme le « supercalculateur ultime », taillé pour l’ère de l’IA physique et de la robotique générale. Le NVIDIA Jetson Thor promet une puissance de calcul en IA multipliée par 7,5 par rapport à son prédécesseur, le Jetson Orin. En parallèle, NVIDIA a annoncé la disponibilité en précommande du kit DRIVE AGX Thor pour les véhicules autonomes, avec des livraisons prévues dès septembre.
Spécifications techniques du NVIDIA Jetson Thor
Le NVIDIA Jetson Thor embarque le GPU Blackwell, dernière fierté de la marque. Ce supercalculateur délivre jusqu’à 2 070 téraflops en FP4, épaulé par 128 Go de mémoire.
L’ensemble fonctionne dans une enveloppe énergétique ajustable de 40 à 130 watts, offrant une efficacité énergétique 3,5 fois supérieure au Jetson Orin. En clair, plus de puissance, moins de gaspillage.
On retrouve également un processeur 14 cœurs, une bande passante mémoire de 273 Go/s, ainsi qu’un réseau 4×25 GbE. Le tout absorbe des flux de capteurs à très haute vitesse.
Le NVIDIA Jetson Thor peut faire tourner simultanément plusieurs modèles d’IA avancés, et ce, sans latence excessive. Autrement dit, vos robots ne réfléchiront plus avec un temps de retard… sauf si vous aimez les cliffhangers dans la robotique.
Supercalculateur pour robots
Le NVIDIA Jetson Thor permet aux robots humanoïdes d’interagir naturellement avec les humains. Ce supercalculateur traite directement sur l’appareil des données visuelles, linguistiques et actionnelles, évitant ainsi des allers-retours énergivores vers le cloud.
Le module prend en charge des modèles avancés comme Isaac GR00T. Le framework maison de NVIDIA dédié à la robotique humanoïde. Ce dernier intègre l’apprentissage génératif pour des tâches complexes, telles que la manipulation d’objets dans des environnements chaotiques.
Le Jetson Thor équipe aussi des robots industriels, des assistants chirurgicaux et des machines agricoles de précision. Dans les entrepôts, il booste le traitement des capteurs pour l’empilage ou la palettisation.
Dans les blocs opératoires, il analyse en temps réel des flux multi-caméras afin d’épauler les chirurgiens. Et dans les champs, il optimise la précision de chaque geste agricole, parce que même les robots aiment les récoltes bien faites.
Les grands noms du secteur n’ont pas tardé à suivre. Amazon Robotics mise déjà sur cette technologie. Boston Dynamics a intégré le NVIDIA Jetson Thor dans son célèbre humanoïde Atlas, qui gagne ainsi des capacités de calcul dignes d’un serveur embarqué, avec une accélération IA à haut débit.
Agility Robotics, de son côté, équipe la sixième génération de son robot Digit du Jetson Thor, histoire de lui offrir un cerveau encore plus affûté.
Un produit qui séduit les grands acteurs
Le NVIDIA Jetson Thor a rapidement conquis un large éventail de secteurs. Caterpillar teste la plateforme pour ses machines industrielles.
John Deere pour l’agriculture de précision, tandis que Meta et OpenAI l’explorent pour leurs recherches en IA. Même Medtronic s’y intéresse pour ses assistants chirurgicaux.
Côté logiciel, le Jetson Thor s’insère naturellement dans l’écosystème NVIDIA. Il fonctionne avec la pile Isaac pour la simulation et le développement robotique, Metropolis pour l’IA de vision et Holoscan pour le traitement temps réel des capteurs.
Le supercalculateur prend également en charge plusieurs modèles open-source comme Cosmos Reason, DeepSeek, Llama, Gemini et Qwen. Sans oublier l’écosystème CUDA, qui assure des mises à jour continues pour encore plus de débit et de performances.
Les universités ne restent pas en marge de cette révolution. Des laboratoires de Stanford, de Carnegie Mellon et de Zurich exploitent déjà le Jetson Thor afin de repousser les limites de la perception, de la planification et de la navigation robotique.À Carnegie Mellon, le professeur Sebastian Scherer, directeur de l’AirLab, s’appuie sur cette plateforme pour des robots autonomes spécialisés dans le triage médical ou les missions de recherche et sauvetage. Selon lui, les avancées en calcul ont enfin comblé le fossé entre vision par ordinateur et robotique.
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