原文标题：Nvidia shrinks Blackwell for mass robotics
据Jon Peddie Research7月20日报道，英伟达（Nvidia）于上周三在东京发布了 Jetson Thor T3000 和 T2000 模块，这是黄仁勋（Jensen Huang）访问日本行程的一部分。这一发布正值机器人技术走出研究实验室，进入仓库、工厂和家庭之际，从而创造了对直接在机器上而非数据中心运行的人工智能（AI）算力的真实需求。Jetson Thor T3000 结合了具有 1536 个核心的英伟达（Nvidia）Blackwell GPU、八核 Arm Neoverse V3AE CPU、以 273GB/s 带宽运行的 32GB LPDDR5X 内存以及 25 GbE 连接。它提供 865 FP4 万亿次浮点运算的 AI 算力，其尺寸和功耗约为提供 2070 FP4 万亿次浮点运算算力的旗舰款 T5000 的一半。英伟达（Nvidia）引用其测试结果表示，在多模态工作负载方面，T3000 与 T5000 的推理性能相媲美，这些负载包括：大型语言模型、视觉语言模型、视觉语言动作模型以及世界基础模型。作为工业版变体，IGX T3000 增加了集成功能安全性，并运行英伟达（Nvidia）的 Halos 机器人安全栈，专为直接与人类协同工作的机器人而设计。
T3000与更高层级有一个显著区别：它取消了(MIG) GPU分区功能，这是T4000和T5000上的一项特性，可将单个GPU分割为硬件隔离的切片，每个切片在严格的资源隔离下运行独立的模型。因此，在T3000上运行感知、运动规划和人机交互模型的机器人流水线必须依赖软件调度，这会增加延迟。Nvidia尚未公布T3000的完整功耗规格，但外界估计其热设计功耗大约是T5000（40-130W范围）的一半。