网页标题: IGX | 工业级边缘 AI 平台 | NVIDIA

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# NVIDIA IGX Thor

专为物理 AI 的新一代企业就绪型 AI 平台即将推出。在 IGX Thor 推出时获取通知。

[通知我](#igx-notify-me)

NVIDIA IGX™ 是一个工业级边缘 AI 平台，集企业级硬件、软件和支持于一体。该平台专为工业、机器人和医疗环境而构建，具备强大的 AI 计算能力、高带宽传感器处理、企业级安全保障以及功能安全特性。此外，该平台还附带 NVIDIA AI Enterprise，并提供长达 10 年的支持服务，从而确保 AI 技术能够安全可靠地应用于人机协作场景。

## 推出 NVIDIA IGX Thor

NVIDIA IGX Thor™ 代表了一类全新的企业级边缘计算机，专为支持新一代工业、机器人和医疗边缘应用而打造。它利用 NVIDIA Blackwell GPU 架构，在生成式推理和多模态传感器处理方面表现出色。

[阅读博客](https://blogs.nvidia.cn/blog/igx-thor-processor-physical-ai-industrial-medical-edge)

## 快速高效地在边缘开发和部署企业级物理 AI 解决方案

### 出色性能

专为低延迟实时应用而打造，不仅性能优异，而且注重能效。

### 功能和 AI 安全

集成 NVIDIA Halos 安全组件，实现功能安全以及针对自主机器的主动式 AI 安全。阅读 《IGX Thor 安全应用说明》和 《Halos 由内至外的安全应用说明》，了解更多信息。

### 企业支持

NVIDIA AI Enterprise 软件提供 10 年的 NVIDIA 企业支持，即使在最具挑战性的条件下，也能保持应用加速和安全。

## 适合企业边缘 AI 的全栈平台

IGX 将工业级硬件与企业级软件和支持服务集成到一个生产就绪型平台之中。

### NVIDIA IGX Thor: 工业级系统提供卓越性能

NVIDIA IGX Thor 平台凭借工业级硬件、企业软件和功能安全，为物理 AI 智能体实现实时传感器处理和 AI 推理。它由 [NVIDIA Blackwell](https://www.nvidia.cn/data-center/technologies/blackwell-architecture/) 架构 iGPU 和可选的 dGPU 提供支持，可提供高达 5581 FP4 TFLOPS 的 AI 计算性能，以便在边缘轻松运行多个生成式 AI 模型。与 NVIDIA IGX Orin™ 相比，它在 iGPU 上提供高达 8 倍的 AI 计算能力，在 dGPU 上提供 2.5 倍的 AI 计算能力，以及 2 倍的连接性能。

### 企业级软件为任务关键型 AI 提供支持

NVIDIA AI Enterprise 软件为 NVIDIA IGX Thor 上的边缘 AI 提供支持，确保整个堆栈中的任务关键型性能、安全性和[长期企业支持](https://www.nvidia.cn/data-center/products/ai-enterprise-suite/support/)。它可以无缝运行生成式 AI (从 NVIDIA Isaac GR00T N 等 VLA 模型到 Cosmos Reason 等热门 LLM 和 VLM) ，并将云原生 NVIDIA AI Enterprise 和 NVIDIA NIM™ 引入边缘。这些应用包括适用于机器人的 NVIDIA Isaac、适用于视觉 AI 的 Metropolis、适用于传感器处理的 Holoscan 以及 Halos 安全 AI 智能体，可让您的组织获得安全、稳定和高性能的新一代物理 AI 体验。

## NVIDIA IGX 产品系列

### NVIDIA IGX T7000

MicroATX 主板套件具有功能安全、ConnectX-7 和 BMC 支持。

### NVIDIA IGX T5000

适用于定制载板解决方案的 IGX Thor 系统模组，具有可选的功能安全特性。

### NVIDIA IGX Thor 开发者套件

适用于所有 IGX Thor 用例的开发套件。

### NVIDIA IGX Thor 开发者套件 Mini 版

机器人安全开发套件。

### NVIDIA IGX Orin 700

包含功能安全、ConnectX-7 和 BMC 支持的 MicroATX 主板套件。

### NVIDIA IGX Orin 500

适用于定制载板解决方案的系统模组，具备可选的功能安全选项。

### NVIDIA IGX Orin 开发者套件

适用于所有 IGX Orin 用例的开发者套件。

## 获取 IGX 开发者套件

从我们值得信赖的分销商处购买您的 IGX Thor 开发者套件、IGX Orin 开发者套件或 NVIDIA AI Enterprise IGX。如果以下选项无法满足您的需求，请[联系我们](#contact-us)以获取更多信息。

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## NVIDIA IGX OEM 合作伙伴

## 规格

1. IGX Thor 开发者套件
2. IGX Thor 量产系统
3. IGX Orin 开发者套件
4. IGX Orin 量产系统

NVIDIA IGX Thor™ 开发者套件通过实时传感器处理和 AI 推理加速工业和医疗边缘创新。

|  | IGX Thor 开发者套件 | IGX Thor 开发者套件 Mini 版 |
| --- | --- | --- |
| dGPU | 搭载 NVIDIA RTX Pro Blackwell 5000 | - |
| AI 性能 | 高达 4293 TFLOPS (FP4-Sparse) | 2070 TFLOPS (FP4-Sparse) |
| iGPU | 搭载 96 个第五代 Tensor Core 核心的 2560 核 NVIDIA Blackwell 架构 GPU  具有 10 个 TPC 的多实例 GPU (MIG) | 搭载 96 个第五代 Tensor Core 核心的 2560 核 NVIDIA Blackwell 架构 GPU  具有 10 个 TPC 的多实例 GPU (MIG) |
| iGPU 最大频率 | 1.57 GHz | 1.57 GHz |
| dGPU | 采用第五代 Tensor Core 的 14080 核 Blackwell 架构 GPU | – |
| CPU | 14 核 Arm® Neoverse®-V3AE 64 位 CPU  64 KB I-Cache、64 KB D-Cache  1 MB L2 Cache per core  16 MB Shared System L3 Cache | 14 核 Arm® Neoverse®-V3AE 64 位 CPU  64 KB I-Cache、64 KB D-Cache  1 MB L2 Cache per core  16 MB Shared System L3 Cache |
| CPU 最大频率 | 2.6 GHz | 2.6 GHz |
| 视觉加速器 | 1x PVA v3 | 1x PVA v3 |
| 内存 | 128GB 256 位 LPDDR5X | 273GB/s  48GB dGPU memory | 1344 GB/s | 128GB 256 位 LPDDR5X  273GB/s |
| 存储 | 1 TB M.2 NVMe (PCIE Gen5 x2) | 1 TB NVMe M.2 Key M Slot |
| 视频编码 | 2x iGPU NVEncode  3x dGPU NVEncode | 2x NVEncode |
| 视频解码 | 2x iGPUNVDecode  3x dGPU NVDecode | 2x NVDecode |
| PCIe\* | 2x Gen5 PCIe (x8, x16) | M.2 Key M slot with x4 PCIe Gen5 (populated with 1 TB NVMe)  M.2 Key E slot with x1 PCIe Gen5 (Populated with WiFi 6e + Bluetooth Module) |
| USB\* | 1x USB3.2 Gen2 Type C connector  4x USB3.2 Gen2 Type-A connectors | 2x USB Type-A 3.2 Gen2  2x USB Type-C 3.1  1x USB Type-C (Debug purpose only) |
| 网络\* | 2x RJ45 (1GbE each)  2x QSFP28 (100GbE Each)  Supports ConnectX | 1x 5GBe RJ45 connector  1x QSFP28 (4x 25GbE)  WiFi 6E (Populated on M.2 Key E slot with x1 PCIe Gen5) |
| ConnectX 支持 | 是 | 否 |
| 显示 | DisplayPort 1.4a output | 1x HDMI 2.0b  1x DisplayPort 1.4a |
| 其他 I/O | 1x FSI CAN  Audio Line-out, MIC in | 2x 13-pin CAN header  2x 6-pin Automation header  2x 5-pin header JTAG Connector  1x 4-pin Fan Connector—12 V, PWM, and Tach  2x 5-pin Audio Panel Header  2-pin RTC Backup Battery Connector  Microfit Power Jack  Power, Force Recovery, and Reset buttons |
| BMC 支持 | 是 | 否 |
| 安全支持 | Soc 上的功能安全岛和平台板上的 sMCU | Soc 上的功能安全岛和平台板上的 sMCU |
| 电源 | 40 W-130 W  dGPU 功率高达 300 W | 40 W-130 W |
| 规格尺寸 | 262.70 mm × 382.70 mm × 151.20 mm | 243.19 mm x 112.40 mm x 56.88 mm  (高度包含支架、载板、模组和散热解决方案) |

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借助 NVIDIA IGX Thor™ 量产系统，客户可以轻松地与我们的 OEM 合作伙伴一起投入生产。所有 NVIDIA 认证系统将确保企业客户从 NVIDIA AI Enterprise 软件中获得出色的性能、可靠性和支持。

|  | IGX T7000 | IGX T5000 |
| --- | --- | --- |
| dGPU | 搭载 NVIDIA RTX Pro Blackwell 5000 | – |
| AI 性能 | 高达 4293 TFLOPS (FP4-Sparse) | 高达 2070 TFLOPS (FP4-sparse) |
| iGPU | 2560 核 NVIDIA Blackwell 架构 GPU (配备 96 个第 5 代 Tensor Core 核心) 多实例 GPU (配备 10 个 TPC) | 2560 核 NVIDIA Blackwell 架构 GPU (配备 96 个第 5 代 Tensor Core 核心) 多实例 GPU (配备 10 个 TPC) |
| iGPU 最大频率 | 1.57 GHz | 1.57 GHz |
| dGPU | 搭载第五代 Tensor Core 的 14080 核 Blackwell 架构 GPU | – |
| CPU | 14 核 Arm® Neoverse®-V3AE 64 位 CPU  64 KB I-Cache, 64 KB D-Cache  1 MB L2 Cache per core  16 MB Shared System L3 Cache | 14 核 Arm® Neoverse®-V3AE 64 位 CPU  64 KB I-Cache, 64 KB D-Cache  1 MB L2 Cache per core  16 MB Shared System L3 Cache |
| CPU 最大频率 | 2.6 GHz | 2.6 GHz |
| 视觉加速器 | 1x PVA v3 | 1x PVA v3 |
| 内存 | 128GB 256-bit LPDDR5X | 273GB/s  48GB dGPU memory | 1344 GB/s | 128GB 256-bit LPDDR5X  273GB/s |
| 存储 | 4x SATA connectorsM.2 key M connector (PCIe Gen5 x2) | Supports NVMe through PCIe  Supports SSD through USB3.2 |
| 视频编码 | 2x iGPU NVEncode  3x dGPU NVEncode | 2x NVEncode |
| 视频解码 | 2x iGPUNVDecode  3x dGPU NVDecode | 2x NVDecode |
| PCIe\* | 2x Gen5 PCIe (x8, x16) | Up to 8 lanes - Gen5  Root port only - C1 (x1) and C3 (x2)  Root Point or Endpoint - C2 (x1), C4 (x8), and C5 (x4) |
| USB\* | 1x USB 3.2 Type-C  4x USB 3.2 Type A | xHCI host controller with integrated PHY (upto)  3x USB 3.2  4x USB 2.0 |
| 网络\* | 2x RJ45 (1GbE each)  2x QSFP28 (100GbE Each) | 2x 100GbE |
| ConnectX 支持 | 是 | 否 |
| 显示 | 1x VESA DisplayPort 1.4a | 1x shared HDMI2.1  1x VESA DisplayPort 1.4a - HBR2, MST |
| 其他 I/O | 2x USB 接头 (可选) ，通过线缆进行连接  4x COM 端口  1x LPT  1x TPM  1x CAN  1x GPIO  Audio Line-out, Mic In | 2x 13-pin CAN header  2x 6-pin Automation header  2x 5-pin header JTAG Connector  1x 4-pin Fan Connector - 12V, PWM, and Tach  2x 5-pin Audio Panel Header  2-pin RTC Backup Battery Connector  Microfit Power Jack  Power, Force Recovery, and Reset buttons |
| BMC 支持 | 是 |  |
| 电源 | 40W-130W  upto 300W for dGPU | 40W-130W |
| 规格尺寸 | 243.84 mm x 198.98 mm x 31.05 mm | 100mm x 87mm  699 pin B2B Connector  Integrated Thermal TransferPlate (TTP) with Heatpipe |

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NVIDIA IGX Orin 开发者套件是包含机箱和电源的完整解决方案。它能加快边缘 AI 应用的开发，为打造高性能的工业级边缘 AI 提供强劲动力。

|  | IGX Orin 开发者套件 |
| --- | --- |
| AI 性能 | 最高可达 1705 TOPS |
| SOM (系统模组) | GPU：搭载 64 个 Tensor Core 的 2048 核 NVIDIA Ampere 架构  CPU：12 核 ARM® Cortex®-A78AE v8.2 |
| NVIDIA ConnectX-7 | NVIDIA ConnectX-7  2 个 100 GbE  32 通道第 5 代 PCIe 交换机 (8 条上行通道、16 条下行通道、8 条下行通道) |
| 安全 MCU (sMCU) | Infineon Aurix TC397 |
| NVIDIA BMC (基板管理控制器) 模组 | Aspeed AST2600  Microchip ERoT |
| GPU 最大频率 | 1.185 GHz |
| CPU 最大频率 | 1.971 GHz |
| [DL 加速器](https://developer.nvidia.com/deep-learning-accelerator) | 2 个 NVDLA 2.0 引擎 |
| DLA 最大频率 | 1.4 GHz |
| 视觉加速器 | 1 个 PVA v2 |
| 内存 | 64 GB 256 位 LPDDR5  204.8 GB/s |
| 存储 | 500 GByte NVMe (PCIe 4.0)  (4 个 SATA 6 Gbps 扩展端口) |
| 无线 | 802.11 a/b/g/n/ac；蓝牙 5.0 |
| 视频编码 | 2 个 4K60 (H.265)  4 个 4K30 (H.265)  8 个 1080p60 (H.265)  16 个 1080p30 (H.265) |
| 视频解码 | 1 个 8K30 (H.265)  3 个 4K60 (H.265)  7 个 4K30 (H.265)  11 个 1080p60 (H.265)  22 个 1080p30 (H.265) |
| HDMI 输入 | HDMI 2.0b 输入 (最高 4Kp60) |
| PCIe | 2 个 PCIe 5.0 扩展槽 (来自 ConnectX-7 PCIe 交换机)  16 通道实体连接器内的 8 条通道  16 通道实体连接器内的 16 条通道 |
| USB | 1 个 USB 3.2 第 2 代 Type-C 连接器  4 个 USB 3.2 第 2 代 Type-A 连接器 |
| 以太网 | 2 个 RJ45 (最高 1 GbE)  2 个 QSFP28 端口 (每个端口最高 100 GbE) |
| 显示器 | 1 个 DisplayPort 1.4a 输出 |
| 音频 (AU) | 2 个 3.5 毫米 AUX 插孔 (MIC、线路输出) |
| 功耗 | 100 ~ 240 VAC  100 VAC：8.5 A  240 VAC：3.5 A |
| 规格尺寸 | 262.7 x 382 x 151.2 毫米  6,700 克 |

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客户可以自行选择完整的主板套件或适用于生产就绪型 NVIDIA 认证系统的系统模组。所有 NVIDIA 认证系统都能确保企业客户获享 NVIDIA AI Enterprise 软件在性能、可靠性和支持方面的优势。

|  | IGX Orin 700 | IGX Orin 500 |
| --- | --- | --- |
| 性能 | 最高 1705 TOPS | 248 TOPS |
| 规格 | IGPU：搭载 64 个 Tensor Core 的 2048 核 NVIDIA Ampere  CPU：12 核 ARM Cortex-A78AE CPU  内存：64 GB LPDDR5，带 ECC  存储：64 GB eMMC | |
| 功耗 | 最高 125 W (不含 dGPU) 400 W (含 dGPU) | 15 ~ 75 W |
| IO 吞吐量 | 2 x 100 Gb/s | 最高 10 Gb/s |
| 可选 dGPU | 是 | 否 |
| 集成双 100 Gb/s ConnectX-7 | 是 | 否 |
| BMC | 是 | 否 |
| 功能安全 | 是 | 是 (需要载板上的 sMCU) |
| 载板定制 | 否 | 是 |
| 产品生命周期和企业级软件支持 | 10 年 (至 2033 年) | |
| 价值主张 | 遵循相同的 NVIDIA 认证流程，确保为各行各业提供企业级软件支持、AI 安全和功能安全 | |

## 推动边缘 AI 走进各行各业

### 部署新一代医疗设备

在“智慧医院”，智能机器可以赋能医生、护士和外科医生，利用 AI 来改善患者的治疗效果。在 IGX 上运行的 NVIDIA Holoscan 可在临床边缘提供实时 AI，并让开发者能够快速将支持 AI 的新一代医疗设备投放到市场。

[了解详情](https://www.nvidia.cn/clara/holoscan/)

### 软件定义的仪器

如今，基于硬件的传统仪器 (例如用于视觉处理、半导体测试和高带宽传感器处理的仪器) 逐渐被软件驱动的解决方案取代或增强。借助“软件定义”方法，用户可以动态配置或重新配置仪器的功能、参数和处理算法，在无需修改硬件的情况下快速对基于 AI 的仪器应用进行原型设计、定制和调整。

[了解详情](https://docs.nvidia.com/holoscan/sensor-bridge/1.0.0/fpga_index.html)

### AI 增强型工业机器人

要将 AI 集成到工业环境中部署的机器人系统，必须提供相应的功能安全和主动式 AI 安全措施。这些高级系统能够利用 AI 算法从不同角度增强机器人的运行可靠性，例如感知能力、决策能力和自适应行为。通过将 AI 功能与严格的安全协议相结合，AI 增强型工业机器人系统可以有效提高制造业的效率、灵活性和安全性。

[了解详情](https://developer.nvidia.cn/isaac)

## 软件和文件

下载文档和软件等资源，了解如何开始使用。

[下载资源](https://docs.nvidia.com/igx-orin/index.html)
[联系我们](#contact-us)

## 看看我们的合作伙伴怎么说

> 精准与患者安全是每一台手术的核心所在。借助IGX Thor，我们有望部署新一代 AI 助手和实时手术导航系统，这些系统能够实时处理高保真数据，使我们能够简化复杂的手术流程，并实现更安全、更智能的微创手术。

— Chris Fryer，CMR Surgical 首席技术官

> 如果工厂希望提高整体设备效率并减少流程宕机时间，内置功能安全、端到端安全和长期支持的高性能 Orin IGX 和 Ubuntu 解决方案无疑是理想之选。现在，我们在受监管的环境中实现了主动式安全，可以根据振动情况来预测机器故障，从而主动更换部件并提前防止宕机。在我们看来，这就是未来的工业自动化该有的样子。

— Edoardo Barbieri，Canonical 产品经理

> NVIDIA Clara Holoscan 可以帮助我们优化宝贵的工程资源，让我们的产品更快地投入市场。根据我们的构想，在 Clara Holoscan 和 NVIDIA IGX 的加持下，我们在手术中采用的 AI 解决方案将能利用数据驱动的见解改变整体手术体验，让每一个人都能得到一流的手术治疗。

— Tom Calef，Activ Surgical 首席技术官

> 各行各业的企业组织几乎都在迅速进入一个智能自主机器直接与人类交互的新时代。我们正在与 NVIDIA 合作，将云原生的最佳实践和技术引入需要处理大量传感器和摄像头数据的边缘设备，从而有效地帮助客户弥合传统企业级 IT 系统与功能安全型 OT 系统之间的空缺。

— Kris Murphy，Red Hat 计算基础架构团队负责人

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