NVIDIA ha anunciado JetPack 7.2 para la plataforma Jetson Edge AI, agregando nuevas herramientas de implementación para cargas de trabajo de IA de agentes, soporte oficial para el proyecto Yocto y actualizaciones de rendimiento para los sistemas Jetson Orin y Jetson Thor. Esta versión está dirigida a la robótica, la automatización industrial, la IA visual y otras aplicaciones de vanguardia que dependen del procesamiento de IA local.
Una de las principales características nuevas es la compatibilidad con la implementación de un solo comando para NVIDIA NemoClaw en Jetson. NemoClaw se describe como una pila de código abierto que agrega controles de privacidad y seguridad a OpenClaw. Con JetPack 7.2, los dispositivos Jetson incluyen las dependencias y la pila de software necesarias para implementar flujos de trabajo basados en NemoClaw, eliminando la necesidad de configuración manual adicional.
Este soporte se aplica a aplicaciones de IA basadas en agentes en robótica, automatización industrial, agentes de visión y sistemas de IA de vanguardia. En dispositivos Jetson que ejecutan JetPack 7.2, NemoClaw se puede instalar mediante un único comando proporcionado en la documentación de NVIDIA.
Las habilidades del agente Jetson ayudan al desarrollo del agente
JetPack 7.2 también presenta la tecnología de agente NVIDIA para Jetson. Estas habilidades son instrucciones repetibles y ejecutables por el agente que definen qué herramientas llamar, qué resultados producir y cómo verificar los resultados. Están diseñados para automatizar las tareas de desarrollo de software Jetson que de otro modo requerirían una configuración manual.
Esta versión incluye habilidades para la personalización de Jetson Linux, optimización de memoria y evaluación comparativa de modelos. La tecnología de personalización Jetson Linux está diseñada para construir y configurar BSP para placas portadoras personalizadas, incluida la configuración de E/S, ajustes de reloj, control de ventiladores y perfiles de energía. La habilidad de Optimización de memoria se puede utilizar para ajustar el uso de la memoria en toda la pila, mientras que la habilidad de Evaluación comparativa de modelos está diseñada para ayudar a determinar configuraciones de modelo efectivas para un dispositivo y una carga de trabajo determinados.
Guía de decisiones para desarrolladores para proyectos L4T/JetPack y OE4T/Yocto
A partir de JetPack 7.2, NVIDIA también agregó soporte oficial para el proyecto Yocto para Jetson. El Proyecto Yocto es un proyecto de código abierto de la Fundación Linux para crear distribuciones de Linux personalizadas para sistemas integrados. Esta versión proporciona recetas probadas e imágenes de referencia para Jetson Developer Kit, así como documentación técnica y soporte a través de los foros de desarrolladores de NVIDIA.
Este soporte se basa en el trabajo comunitario de larga duración de meta-tegra y OE4T que anteriormente brindaba soporte a Yocto para la plataforma Jetson. En una transmisión en vivo el 15 de junio, NVIDIA describió el cambio como pasar del soporte comunitario únicamente a la participación directa en la base del código, el proceso de verificación y la ruta de soporte para desarrolladores. La empresa ahora contribuye con recetas, ejecuta CI/CD y verificación de calidad del software, y capacita a equipos de ingeniería y soporte para manejar los problemas de Jetson relacionados con Yocto.
Comparación del módulo JetPack 7.2 Jetson AGX Orin
La transmisión en vivo también brindó a los desarrolladores de Jetson una descripción general de las diferencias entre JetPack y Yocto. JetPack sigue siendo la opción más sencilla para evaluaciones, kits de desarrollo y equipos que requieren un entorno basado en Ubuntu listo para usar. Yocto se posiciona como una opción orientada a la producción para equipos que requieren compilaciones repetibles, imágenes de sistema más pequeñas, control de software más estricto, BSP personalizados y superficie de ataque reducida.
JetPack 7.2 también extiende la nueva pila de software Jetson a la serie Jetson Orin. Esta versión trae Ubuntu 24.04, Linux Core 6.8 y la pila basada en CUDA Toolkit 13.0 presentada con Jetson Thor a Jetson Orin, creando una base de software más unificada para la cartera de productos Jetson.
Comparación del rendimiento del modelo en el módulo Jetson AGX Orin
Para Jetson Thor, JetPack 7.2 introduce soporte para GPU de ejecución múltiple NVIDIA. MIG permite dividir la GPU Blackwell integrada en dos unidades de ejecución de GPU independientes con computación, caché y ancho de banda de memoria dedicados.
NVIDIA dice que esto puede ayudar a ejecutar múltiples cargas de trabajo de IA simultáneamente con un rendimiento más predecible, lo cual es relevante para la robótica y otros sistemas de criticidad mixta donde la percepción, la planificación, el control y la generación de cargas de trabajo de IA pueden compartir el mismo SoC.
Rendimiento del modelo de IA generado (en tokens/segundo) en el módulo Jetson AGX Orin
Esta versión admite dos particiones MIG en Jetson Thor. La primera partición es adecuada para inteligencia artificial, gráficos, inferencia, renderizado, visualización y cargas de trabajo CUDA generales, mientras que la segunda partición informática independiente se puede utilizar para cargas de trabajo de robótica, control, percepción o relacionadas con la seguridad.
NVIDIA dice que puede usar los controles CUDA Runtime y la integración de NVIDIA Container Toolkit para asignar aplicaciones, contenedores y servicios a particiones MIG específicas.
Proyecto NVIDIA y Yocto
JetPack 7.2 también presenta un nuevo modo Ultra para el módulo Jetson AGX Orin de 32 GB. Según NVIDIA, este modo aumenta la frecuencia de la GPU de 930MHz a 1,3GHz y permite configuraciones de mayor potencia de hasta 60W. Esto aumenta el rendimiento de la IA de 200 TOPS a 241 TOPS, un aumento de más del 20 % con respecto a la configuración estándar AGX Orin de 32 GB.
NVIDIA señaló que, en comparación con Jetson AGX Orin de 64 GB, el modo ultra AGX Orin de 32 GB permite que el módulo se acerque al rendimiento AGX Orin de alta gama al tiempo que reduce el costo del módulo. La compañía dijo que la actualización es adecuada para implementaciones de IA generativa, robótica y IA de vanguardia donde la memoria, el rendimiento y el costo siguen siendo importantes limitaciones de diseño.
Más información
Más detalles están disponibles de NVIDIA Anuncio de JetPack 7.2documentación del software Jetson y transmisión en vivo Yocto planea apoyar a Jetson.
