Chip robot mới nhất của Nvidia , Jetson AGX Thor , đã gây ra cuộc thảo luận sôi nổi trong cộng đồng về tính thực tiễn và khả năng tồn tại lâu dài của nó. Với mức giá 3.499 đô la Mỹ cho các nhà phát triển và 2.999 đô la Mỹ cho đơn hàng số lượng lớn trên 1.000 đơn vị, bộ não robot này hứa hẹn mang đến khả năng AI tiên tiến cho ngành công nghiệp robot. Tuy nhiên, phân tích ban đầu cho thấy một số lo ngại mà các khách hàng tiềm năng nên cân nhắc.
Thông số kỹ thuật Nvidia Jetson AGX Thor:
- Giá: 3.499 USD (bộ phát triển), 2.999 USD (đơn hàng số lượng lớn từ 1.000 chiếc trở lên)
- Hiệu năng: Nhanh hơn 7,5 lần so với thế hệ trước Jetson AGX Orin
- Bộ nhớ: 128GB kiến trúc bộ nhớ thống nhất
- Tiêu thụ điện năng: 30W-140W
- GPU: Dựa trên Blackwell với 2560 lõi CUDA, 96 lõi Tensor
- CPU: 14 lõi ARM Neoverse V3AE
- Kết nối: 4 cổng 25GbE
- Băng thông bộ nhớ: 273GB/s
Tiêu thụ điện năng đặt ra câu hỏi thực tiễn
Yêu cầu về điện năng của chip Thor đã trở thành chủ đề thảo luận chính trong giới phát triển. Với mức tiêu thụ từ 30W đến 140W, chip này có thể sử dụng tới 28% tổng ngân sách điện năng của một robot thông thường. Phép tính này được đưa ra từ việc so sánh chip với các robot như Unitree G1 , vốn hoạt động khoảng 2 giờ với pin 9Ah.
Thú vị là mức tiêu thụ điện năng này phản ánh sinh học con người gần hơn so với dự kiến. Não bộ con người tiêu thụ khoảng 20% tổng nhu cầu năng lượng của chúng ta, khiến cho cơn đói điện năng của Thor trở nên tự nhiên một cách đáng ngạc nhiên. Tuy nhiên, robot phải mang theo trọng lượng bổ sung của đơn vị tính toán, không giống như hệ thống sinh học nơi não bộ được tích hợp vào thiết kế tổng thể.
Phân tích tiêu thụ điện năng cho thấy rằng mặc dù các con số có vẻ cao, chúng phù hợp với các tiền lệ sinh học và có thể chấp nhận được đối với nhiều ứng dụng công nghiệp.
So sánh mức tiêu thụ điện năng:
- Nvidia Thor : 30W-140W (trung bình ~85W)
- Não bộ con người: ~19W (20% trong tổng mức tiêu thụ 96W của cơ thể)
- Robot Unitree G1 : ~216W tổng công suất hệ thống
- Thor chiếm tỷ lệ phần trăm công suất robot: ~28%
- Năng lượng hàng ngày của con người: 2000 kcal = mức tiêu thụ trung bình 96W
Lịch sử hỗ trợ phần mềm làm dấy lên lo ngại
Một mối quan tâm đáng kể trong giới phát triển tập trung vào thành tích của Nvidia trong việc hỗ trợ phần mềm dài hạn. Các sản phẩm Jetson trước đây đã bị bỏ rơi trên các hệ điều hành lỗi thời, tạo ra những rắc rối liên tục cho các hệ thống đã triển khai. Dòng TX1/TX2 vẫn mắc kẹt trên Ubuntu 18.04 , trong khi các thiết bị Xavier bị khóa ở Ubuntu 20.04 , và chip Orin có khả năng sẽ bị đóng băng trên Ubuntu 24.04 .
Mô hình này buộc các nhóm kỹ thuật phải làm việc với các phiên bản Python lỗi thời và hệ điều hành hết vòng đời, tạo ra rủi ro bảo mật và hạn chế khả năng phát triển. Vấn đề trở nên đặc biệt nghiêm trọng khi Nvidia tiếp tục xuất xưởng phần cứng cũ cho đến gần đây trong khi từ chối cập nhật các bộ phần mềm của họ.
Lộ trình hỗ trợ phần mềm Nvidia Jetson:
- TX1/TX2 (2017-2024): Bị mắc kẹt trên Ubuntu 18.04
- Xavier: Bị bỏ rơi trên Ubuntu 20.04
- Orin (2023): Dự kiến sẽ tiếp tục sử dụng Ubuntu 24.04
- Thor (2025): Cam kết hỗ trợ dài hạn chưa rõ ràng
Thách thức về tính khả dụng và cạnh tranh
Các báo cáo ban đầu cho thấy Thor có thể đối mặt với sự chậm trễ vận chuyển tương tự như các sản phẩm Nvidia gần đây khác, với một số nhà phát triển đã lưu ý về tình trạng thiếu hàng tồn kho khi ra mắt. Điều này lặp lại các vấn đề với DGX Spark , vốn đã trải qua sự chậm trễ kéo dài.
Sự cạnh tranh đang xuất hiện từ những nguồn bất ngờ. Ryzen AI Max+ 395 của AMD cung cấp khả năng tương tự với giá 2.000 đô la Mỹ, mặc dù so sánh hiệu suất trực tiếp vẫn còn hạn chế. Sự chênh lệch giá đã thu hút sự chú ý, đặc biệt khi thị trường robot đang tìm kiếm các giải pháp hiệu quả về chi phí.
Định vị thị trường và triển vọng tương lai
Bất chấp những lo ngại, các chuyên gia trong ngành thừa nhận rằng Thor đại diện cho giá trị đáng kể cho khả năng của nó. Chip này cung cấp hiệu suất tốt hơn 7,5 lần so với người tiền nhiệm và bao gồm 128GB bộ nhớ thống nhất - điều quan trọng để chạy các mô hình AI lớn cục bộ.
Mức giá có vẻ hoàn toàn khả thi chỉ dựa trên điều đó. Bất kỳ ai có thể sử dụng RPi đều nên cân nhắc chúng, nhưng đó không phải là thị trường mà sản phẩm này đang cạnh tranh.
Ngành công nghiệp robot có vẻ sẵn sàng chấp nhận chi phí cao hơn cho khả năng tính toán biên, đặc biệt cho các ứng dụng yêu cầu xử lý thời gian thực mà không cần kết nối đám mây. Các ứng dụng quân sự, hoạt động từ xa và triển khai nhạy cảm về quyền riêng tư đều hưởng lợi từ sức mạnh xử lý cục bộ.
Nhìn về phía trước, thành công của Thor có khả năng sẽ phụ thuộc vào việc Nvidia giải quyết các lo ngại về hỗ trợ phần mềm trong khi duy trì giá cạnh tranh khi thị trường trưởng thành. Hiện tại, nó đại diện cho đỉnh cao của máy tính robot, mặc dù có một số cảnh báo đáng kể cho việc lập kế hoạch triển khai dài hạn.
Tham khảo: Nvidia's new 'robot brain' goes on sale for $3,499 as company targets robotics for growth