NVIDIA hat mit dem Jetson T4000 eine neue High-Performance-Plattform für KI-Inferezen am Edge und in der Robotik vorgestellt, die auf der Blackwell-Architektur basiert und speziell für energieeffiziente, leistungsstarke Anwendungen optimiert ist. Der T4000 erreicht bis zu 1.200 FP4-Sparse-TFLOPs KI-Leistung und verfügt über 64 GB LPDDR5x-Speicher mit 273 GBps Bandbreite, was eine hervorragende Balance aus Rechenleistung, Energieeffizienz und Skalierbarkeit ermöglicht. Mit einem Leistungsbereich von 40 bis 70 Watt ist er ideal für Roboter, intelligente Infrastruktur und industrielle Automatisierung. Die Plattform integriert zwei NVENC- und zwei NVDEC-Hardware-Video-Codec-Engines, unterstützt Echtzeit-4K-Video-Encoding und -Decoding und bietet bis zu acht PCIe-Gen5-Lanes sowie umfangreiche I/O-Interfaces wie MIPI CSI, GMSL und CAN. Der T4000 teilt die Formfaktor- und Pin-Kompatibilität mit dem leistungsstärkeren Jetson T5000, was die Entwicklung gemeinsamer Trägerplatinen erleichtert. Benchmarktests zeigen, dass der T4000 gegenüber der vorherigen Generation (Jetson AGX Orin) bis zur doppelten Leistung bei großen Sprachmodellen (LLMs), Text-zu-Sprache (TTS) und Vision-Language-Action-Modellen (VLA) erreicht – beispielsweise 218 Tokens pro Sekunde bei Qwen3-30B-A3B. Die Plattform wird mit JetPack 7.1 ausgeliefert, einer fortschrittlichen Software-Stack-Plattform für Edge-KI. Ein zentraler Neuerung ist der TensorRT Edge-LLM SDK, ein leichtgewichtiges C++-Toolkit, das effiziente, latenzarme Ausführung von LLMs und VLMs auf eingebetteten Systemen ermöglicht. Im Gegensatz zu Python-basierten Cloud-Stacks ist es für die strengen Anforderungen von Robotik-Anwendungen konzipiert: geringer Speicherverbrauch, deterministische Latenz und nahtlose Integration in bestehende C++-Codebases. Es unterstützt Quantisierung auf FP8, NVFP4 und INT4, was Modellgröße und KV-Cache reduziert, ohne signifikanten Genauigkeitsverlust. Zusätzlich bietet die Video Codec SDK auf JetPack 7.1 eine einheitliche API-Schnittstelle für Hardware-Video-Encoding und -Decoding über NVENC/NVDEC, mit fein abgestimmten Kontrollmöglichkeiten für Qualität, Latenz und Durchsatz – ideal für robotische Perzeption und Media-Workflows. Die SDKs sind über APT oder den NVIDIA SDK Manager verfügbar und unterstützen sowohl C++ als auch Python (via PyNvVideoCodec). Industrieexperten sehen in der Einführung des Jetson T4000 einen Meilenstein für die Verbreitung von generativer KI im Edge-Bereich. Die Kombination aus Blackwell-Performance, Energieeffizienz und einer reifen Software-Ökologie (inkl. JetPack, TensorRT, CUDA) macht die Plattform besonders attraktiv für skalierbare, produktionstaugliche Roboter- und Industrie-4.0-Lösungen. Hersteller wie NVIDIA, mit Partnern wie Dell, ASUS und Axiomtek, liefern bereits vorkonfigurierte Systeme, die die Integration beschleunigen. Die Möglichkeit, LLMs und Video-Workloads nahtlos zu kombinieren, eröffnet neue Anwendungsfelder in autonomen Maschinen, Smart Cities und präziser Qualitätskontrolle. Die T4000-Module sind ab sofort verfügbar, und die Entwickler können mit dem Jetson AGX Thor Developer Kit und dem JetPack 7.1-SDK starten.