NVIDIA Jetson AGX Thor Developer Kit

Una piattaforma di calcolo embedded per AI real-time e sensor fusion

Punti chiave

• Modulo NVIDIA Jetson T5000 con dissipatore e carrier board di riferimento
• Alimentatore DC da 140 W
• Controller di interfaccia di rete wireless 802.11ax
• SSD NVMe da 1 TB preinstallato nello slot M.2 Key-M
• Guida rapida (Quick Start Guide)

Descrizione

Il kit si basa su una GPU NVIDIA Blackwell abbinata a 128 GB di memoria e fino a 2070 TFLOPS in FP4 (sparse) per l’esecuzione di modelli di AI, inclusi modelli generativi. La parte di calcolo è completata da una CPU Arm Neoverse-V3AE a 14 core (64-bit) e da un insieme di acceleratori dedicati ai carichi di percezione: PVA v3, acceleratore di optical flow e encoder/decoder video hardware.

Sul fronte integrazione, il kit è orientato alla sensor fusion e all’acquisizione ad alto throughput: supporto multi-camera, I/O industriali (bus e collegamenti seriali) e connettività di rete con link 4×25 GbE via QSFP, connettore RJ45 Multi-GbE e controller Wi-Fi 802.11ax. Lo storage è garantito da un SSD NVMe da 1 TB (M.2 Key-M) preinstallato, con supporto NVMe via PCIe e SSD via USB 3.2.

Il kit include: modulo Jetson T5000 con dissipatore e carrier board di riferimento, alimentatore DC 140 W, controller 802.11ax, NVMe 1 TB (M.2 Key-M) e Quick Start Guide.

Applicazioni in laboratorio e progetti di robotica

• Robotica umanoide: prototipazione di pipeline percezione → decisione → azione, esecuzione locale di modelli VLA (Vision-Language-Action) come NVIDIA Isaac GR00T N.
• Visione multi-camera: acquisizione di più stream, sincronizzazione e inferenza real-time con encode/decode hardware (H.264/H.265) per registrazione o streaming sperimentale.
• Sensor fusion ad alto throughput: aggregazione di dati sensore tramite rete 25 GbE e interfacce di sistema per testare architetture di fusione (percezione, stima del moto, tracking).
• Elaborazione sensori e pipeline real-time: implementazione di catene di elaborazione con NVIDIA Holoscan (sensor processing), in particolare quando serve una latenza stabile.
• Video analytics embedded: sviluppo di workload di visual agentic AI con NVIDIA Metropolis e sperimentazione di workflow di agenti, inclusi Video Search and Summarization (VSS).
• Integrazione robot e interfacce di campo: controllo e strumentazione via CAN, UART, SPI, I2C, generazione segnali PWM e audio (I2S/AHUB) per banchi prova.