IT之家 6 月 8 日消息，介质阻挡放电 (DBD) 技术路线固态冷却企业 YPlasma 在 COMPUTEX 2026 上展示了 首款适用于 NVIDIA Jetson 的无风扇固态冷却方案 。 该方案在 Jetson Orin Nano 开发板上整合了介质阻挡放电等离子制动器散热系统。该系统结合了 200μm 制动器和 87×60×2 (mm) 散热板，自身功耗＜1W， 产生的“离子风”可完整覆盖 7~25W 功率范围 。 IT之家了解到，这一散热系统整体高度不足 6mm， 可贴合弯曲表面 ，支持灵活拼贴，兼容防尘防水外壳，同时臭氧释放近乎于无。
IT之家 5 月 4 日消息，据科技媒体 Tom's Hardware 昨天报道，加拿大供应商 Connect Tech 表示，由于 LPDDR4 内存短缺，英伟达将提前终止部分 Jetson 产品供应。 具体来说，受本次影响的设备包括 Jetson TX2 NX、Jetson TX2i（所有 SKU）、Jetson AGX Xavier 32GB 工业版，以及 Jetson Xavier NX（IT之家注：8GB/16GB）。不过该供应商已经将所有 TX2 和 Xavier 型号标记为“NCNR（不可取消、不可退货）”状态。 同时，若客户还想下单 TX2 和 Xavier，则必须在今年 7 月 1 日之前提交订单， 现有订单将于今年 7 月 15 日转为“NCNR” 、最后发货日期为明年 7 月 15 日。 虽然这则公告并非来自英伟达官方，但 Connect Tech 表示，上述安排基于英伟达给出的时间线。 作为参考，Jetson TX2 嵌入式开发板发布于 2017 年，Xavier 则发布于 2018 年，都是较旧的产品。而新款 Orin 和 Thor 产品由于使用 LPDDR5 内存，仍然可以采购，但价格有所上涨。
IT之家 4 月 24 日消息，硬件制造商 MINIX 本月 23 日宣布推出基于 NVIDIA（英伟达） Jetson Thor 系列模组的 T4000 / T5000 GenAI 迷你工作站。其 拥有 Arm Neoverse-V3AE CPU 和英伟达 "Blackwell" GPU ，配备至高 128GB LPDDR5X 统一内存。 MINIX T4000 / T5000 系列三维 139.3 × 131 × 76.8 (mm)，采用金属 + 塑料机身，内置双涡轮风扇散热，总重 1420g，具备至高 2070 TFLOPS 的 FP4 稀疏算力， 可满足 7B~70B LLM 本地推理的需求 。 这两款 AI 迷你主机预装 1TB PCIe Gen4 固态硬盘，外部提供 2 个 10GbE 网口、Wi-Fi 6E & BT 5.3 无线网卡、2 个 HDMI 2.1 TMDS、4 个 USB-A 5Gbps、1 个 USB-C 10Gbps。
IT之家 4 月 21 日消息，英伟达昨日（4 月 20 日）发布博文，针对当前边缘设备内存受限情况，通过架构优化 NVIDIA Jetson 平台，最高可释放约 12 GB 内存，帮助开发者优化 AI 模型部署。 在基础软件层，英伟达表示禁用图形桌面界面，最高可以释放 865 MB 内存，关闭非必要网络服务可再节省约 32 MB。 针对 Jetson Orin 系列，开发者可调整 Carveout 保留区域，在无需显示或摄像头功能的场景下，通过修改设备树配置回收约 68 MB 物理内存。内核层优化方面，利用硬件 IOMMU 特性调整 SWIOTLB 参数，可减少不必要的内存预留。 推理流水线层面，英伟达表示将应用从容器切换至裸机部署可节省 70 MB 内存，从 Python 迁移至 C++ 可再释放 84 MB。在 DeepStream 框架中禁用 Tiler 和 OSD 等可视化组件并使用 FakeSink，可额外节省 258 MB 内存，合计优化幅度达 412 MB。 此外通过量化模型，可以大幅降低内存占用，例如将 Qwen3 8B 模型从 FP16 量化至 W4A16 格式，可节省约 10 GB 内存 ；Qwen3 4B 模型从 BF16 量化至 INT4，可节省约 5.6 GB。 在实际运行案例方面，Reachy Mini 机器人项目在 Jetson Orin Nano 8GB 设备上，通过 4 位量化技术运行 Cosmos-Reason2-2B 视觉语言模型，并协同部署语音识别与合成模块，成功实现了无云端依赖的端侧多模态 AI 应用。