NVIDIA lance le module Jetson T4000, une solution haut de gamme dédiée à l’informatique d’edge et à la robotique, conçue pour exécuter des tâches d’intelligence artificielle avancées avec une efficacité énergétique optimale. Doté d’un GPU basé sur l’architecture Blackwell, le T4000 offre jusqu’à 1 200 TFLOPs en précision FP4 sparse, 64 Go de mémoire LPDDR5x à 273 Go/s, et un CPU 12 cœurs Arm Neoverse-V3AE, offrant un équilibre exceptionnel entre performance, consommation et densité thermique. Conçu pour des environnements à contraintes strictes, il s’inscrit dans une gamme de modules compatibles en forme et en broches avec le Jetson T5000, permettant aux développeurs d’adopter une architecture commune pour plusieurs niveaux de performance. Le module intègre deux moteurs vidéo NVENC et NVDEC, permettant le codage et le décodage en temps réel de vidéos 4K, et dispose de 8 voies PCIe Gen5, de multiples interfaces I/O (UART, SPI, I2C, CAN) et de support réseau jusqu’à 3 × 25 GbE. En parallèle, la version JetPack 7.1, la dernière version du logiciel NVIDIA pour Jetson, apporte des avancées majeures pour le déploiement d’IA générative et de systèmes robotiques autonomes. L’un des atouts clés est l’introduction de TensorRT Edge-LLM, un SDK open-source C++ conçu pour exécuter efficacement les modèles de langage (LLM) et les modèles vision-langage-action (VLA) sur des plateformes embarquées. Contrairement aux frameworks Python classiques, ce runtime léger s’intègre directement dans des applications C++ existantes, respecte les contraintes de mémoire et de latence, et supporte des quantifications avancées (FP8, NVFP4, INT4) pour réduire la taille des modèles sans perte significative de précision. Il s’appuie sur une chaîne de déploiement simple : exportation en ONNX, optimisation via TensorRT, puis exécution directe sur le module. Le Video Codec SDK est également disponible sur Jetson T4000 via JetPack 7.1, offrant un accès direct aux accélérateurs matériels NVENC/NVDEC via des API C et C++. Il permet un contrôle fin de la qualité, de la latence et du débit, essentiel pour les applications de perception en temps réel, comme la vision multi-caméras ou la télémétrie. Le SDK inclut des exemples, des outils de performance et une couche Python (PyNvVideoCodec) pour une intégration simplifiée. Grâce à une architecture unifiée, les développeurs peuvent déployer des pipelines vidéo sur des plateformes NVIDIA de manière cohérente, de l’edge au datacenter. Le T4000 s’inscrit dans un écosystème mature, avec des systèmes prêts à l’emploi proposés par des partenaires certifiés, offrant une solution complète incluant alimentation, gestion thermique, connectivité MIPI CSI (jusqu’à 16 voies) et support des modèles existants. Cela accélère la transition du prototype à la production, en particulier pour les applications industrielles, l’automatisation, les infrastructures intelligentes et les robots autonomes. En combinant une puissance de calcul Blackwell, une efficacité énergétique élevée, un logiciel avancé et un support industriel robuste, le Jetson T4000 marque une avancée majeure pour l’IA physique au edge. Disponible dès maintenant, il s’impose comme une référence pour les prochaines générations de machines intelligentes. Évaluation : Des experts du secteur soulignent que le T4000, combiné à JetPack 7.1, comble un gap critique entre l’IA cloud et l’edge, en offrant des performances de LLM proches de celles des datacenters, mais dans un format embarqué. L’approche C++ de TensorRT Edge-LLM est particulièrement valorisée pour les applications robotiques critiques, où la prévisibilité des performances est essentielle. Les partenaires comme NVIDIA, avec leur écosystème de systèmes prêts à l’emploi, renforcent la crédibilité du T4000 pour les déploiements à grande échelle.