NVIDIA представила Jetson Orin Nano 2 — платформу для робототехники начального уровня. Устройство обеспечивает 78 TOPS AI-вычислительной мощности, 8 ГБ памяти и 8‑ядерный CPU на базе Arm. По сравнению с предыдущей версией Jetson Orin Nano Super новая модель в тех же габаритах может удвоить производительность при выводе (inference), а при мощности в 15 Вт — снизить энергопотребление на 40 %.
Рост производительности обусловлен не просто увеличением пиковой вычислительной мощности (с 67 TOPS у Orin Nano Super до 78 TOPS у Orin Nano 2), а улучшениями в Tensor Core и увеличением пропускной способности памяти. Благодаря этому модели эффективнее работают в условиях ограниченного энергопотребления и пространства.
Развитие ИИ-моделей позволяет переносить продвинутые функции на периферийные устройства. Как отметил Deepu Talla из NVIDIA, современные средние и малые ИИ-модели по точности уже достигли уровня крупнейших моделей прошлого года. Jetson Orin Nano 2 сможет запускать оптимизированные для периферийных устройств модели, включая Cosmos, Nemotron, Gemma 4, Qwen 3.
За последние три месяца заметно продвинулись открытые модели для Physical AI. Если год назад передовые модели содержали от 600 млрд до 1 трлн параметров, то сейчас модели с сопоставимой точностью уже могут работать на устройствах уровня Jetson Orin Nano 2. По словам представителей тайваньской компании Aetina, это позволяет устройствам начального уровня переходить от простого распознавания изображений к пониманию естественного языка, визуальному мышлению, анализу контекста и принятию самостоятельных решений.
Для робототехники это особенно важно, ведь физические устройства не могут бесконечно наращивать мощность GPU. Например, компания Matic обрабатывает данные с камер прямо на борту робота, при этом контролируя расход батареи, размеры корпуса и теплоотведение. Цель Matic — добавить в компактную платформу диалоговый ИИ, распознавание жестов, семантический анализ, детализированные карты и более автономные функции уборки.
При этом Jetson Orin Nano 2 не означает, что сложные роботы теперь могут обходиться устройствами начального уровня: у NVIDIA есть и более продвинутые платформы (например, Jetson Thor). Однако появление Jetson Orin Nano 2 демонстрирует тенденцию: наряду с созданием крупных ИИ-моделей развиваются их миниатюризация, оптимизация вывода и эффективность периферийного оборудования. По мере того как генеративный ИИ и мультимодальные возможности переносятся на устройства начального уровня, снижается барьер для встраивания понимания, рассуждения и действий непосредственно в аппаратную часть роботов.
Подписаться в Макс
