DLAP‑701 NVIDIA Jetson Thor compact edge AI platform
Le DLAP-701 NVIDIA Jetson Thor est une plateforme compacte d’IA en périphérie de pointe, basée sur la toute dernière série NVIDIA Jetson Thor. Conçu pour les charges de travail d’IA en périphérie les plus exigeantes — de l’inférence en IA générative à la fusion de capteurs, en passant par la robotique, l’automatisation industrielle et les systèmes autonomes — le DLAP-701 offre des performances de niveau centre de données dans un format déployable et prêt pour l’edge. Avec une puissance de calcul de nouvelle génération et une connectivité E/S étendue, il est conçu pour les environnements où le traitement en temps réel, la confidentialité et la fiabilité sont essentiels.
Que vous exécutiez de grands modèles de langage (LLM), des modèles vision-langage, des chaînes multi-capteurs ou des boucles de contrôle en temps réel, le DLAP-701 fournit la base matérielle nécessaire aux applications d’IA en périphérie de nouvelle génération.
Le DLAP-701 est idéal pour les ingénieurs en robotique avancée, les chercheurs en IA, les architectes en automatisation industrielle ou les organisations qui développent des machines autonomes, des infrastructures intelligentes ou des systèmes d’IA déployés en périphérie. Si vous devez exécuter localement de grands modèles d’IA — langage, vision, fusion de capteurs, contrôle — avec une faible latence et une grande fiabilité, cette plateforme constitue une base matérielle particulièrement convaincante.
Caractéristiques de la gamme
Vue d’ensemble des principaux atouts de cette gamme
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Puissance de calcul IA massive — jusqu’à 2 070 TFLOPS FP4 Propulsée par le GPU Blackwell intégré à Jetson Thor, elle permet d’exécuter en périphérie des charges de travail d’IA générative multimodèles et l’inférence de grands transformeurs.
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CPU et mémoire hautes performances pour des charges de travail équilibrées CPU Arm Neoverse-V3AE à 14 cœurs, associé à 128 GB de mémoire LPDDR5X avec une bande passante de 273 GB/s — idéal pour les modèles gourmands en mémoire, la fusion de capteurs, le prétraitement et l’orchestration système.
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Inférence en périphérie en temps réel — faible latence et déploiement de LLM Exécutez de grands modèles hors ligne, sans latence liée au cloud, tout en garantissant la confidentialité des données et des performances déterministes.
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Prise en charge multitâche / multimodèle (partitionnement GPU MIG) Le GPU prend en charge le mode Multi-Instance GPU (MIG), permettant d’exécuter en parallèle des tâches d’inférence (par ex. vision + langage + contrôle) sur le même matériel.
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E/S étendues à haut débit et intégration de capteurs Multiples interfaces : 5 GbE, USB 3.0, M.2 (Wi‑Fi/LTE), QSFP28 (4× 25 GbE) — idéales pour les données capteurs à large bande passante, les systèmes multicaméras, le LiDAR, les réseaux haut débit et l’acquisition de données en temps réel.
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Déploiement edge évolutif de niveau entreprise Format compact pour un déploiement edge ou embarqué, avec prise en charge du stockage NVMe, plage de puissance flexible (40–130 W) et connectivité E/S étendue — ce qui le rend adapté à la robotique, à l’automatisation industrielle, aux infrastructures ou aux plateformes mobiles.
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Optimisé pour les piles logicielles modernes d’IA et de robotique Entièrement compatible avec l’écosystème logiciel d’IA de NVIDIA, il permet de déployer facilement de grands modèles de langage, des modèles vision-langage, des algorithmes de fusion de capteurs, des frameworks robotiques et bien plus encore, le tout sur du matériel edge.
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Prêt pour l’avenir — IA multimodale, robotique et cas d’usage autonomes Conçu pour gérer des entrées multi-capteurs (caméras, LiDAR, bus de données), des chaînes vision + langage + contrôle et un raisonnement en temps réel, il donne vie à la nouvelle génération de systèmes d’IA physique tels que les robots, les machines autonomes ou les infrastructures intelligentes.
Téléchargements
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Que contient cette gamme ?
Toutes les variantes de la gamme et une comparaison de leurs caractéristiques
| Specification | DLAP-701 (Jetson Thor) / Typical Setup* |
|---|---|
AI Compute Performance | Up to 2070 FP4 TFLOPS NVIDIA Developer+1 |
GPU Architecture | NVIDIA Blackwell GPU — 2560 CUDA cores, 96 5th-gen Tensor Cores, MIG support NVIDIA+1 |
CPU | 14-core Arm Neoverse-V3AE 64-bit CPU, up to 2.6 GHz NVIDIA Developer+1 |
Memory | 128 GB LPDDR5X, 256-bit, ~273 GB/s bandwidth NVIDIA+1 |
Storage | NVMe via M.2 slot / PCIe Gen5 support Electronic Design+1 |
Networking / I/O | 5 GbE, QSFP28 (4× 25 GbE), USB 3.x, M.2 (Wi-Fi / LTE), PCIe, multiple sensor-interfaces — ideal for high-bandwidth sensor fusion ADLINK Technology+2Electronic Design+2 |
Power Envelope | ~40 W to 130 W (configurable) depending on load / deployment scenario NVIDIA+1 |
Use-Case Focus | Edge AI / Inference, robotics, multi-sensor fusion, real-time LLM/VLM inference, industrial automation, autonomous systems |
