يمكن أن تتعامل شرارة DGX مع تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع

ميزات مفتاح DGX Spark

- قوة المعالجة: يتم تشغيل شرارة DGX بواسطة NVIDIA GB10 GRACE Blackwell Superchip ، والتي تتضمن وحدة معالجة الرسومات Blackwell التي تضم نوى الموتر من الجيل الخامس ودعم FP4. يوفر هذا التكوين ما يصل إلى 1000 تريليون عملية في الثانية (قمم) من حساب الذكاء الاصطناعي ، مما يجعله مناسبًا لمهام التثبيت والاستدلال مع نماذج AI المتقدمة مثل نماذج Nvidia Cosmos و GR00T N1 Robot Models [1] [3] [8].

- الذاكرة وعرض النطاق الترددي: يأتي مع 128 جيجابايت من ذاكرة النظام الموحد ويوفر عرض النطاق الترددي للذاكرة 273 جيجابايت/ثانية. هذا أبطأ من بعض وحدات معالجة الرسومات الأحدث ولكن لا يزال يوفر منصة قوية لمهام الذكاء الاصطناعي [6] [9].

- معالجة النماذج: يمكن لـ DGX Spark التعامل مع نماذج الذكاء الاصطناعى تصل إلى 200 مليار معلمة للاستدلال ونماذج النماذج التي تصل إلى 70 مليار معلمة. في حين أن هذا أمر مثير للإعجاب بالنسبة لنظام مضغوط ، إلا أنه قد لا يكون كافياً لمهام التدريب على نموذج الذكاء الاصطناعى الأكبر [2] [3].

قيود على التدريب على نطاق واسع

على الرغم من أن شرارة DGX قوية لحجمها ونقطة السعر ، إلا أنها تم تحسينها في المقام الأول للاستدلال والضبط بدلاً من التدريب على نطاق واسع لنماذج الذكاء الاصطناعى الضخمة. بالنسبة لمثل هذه المهام ، فإن الأنظمة ذات الذاكرة الأكثر شمولاً وقدرات المعالجة ، مثل محطة DGX ، أكثر ملاءمة. تتميز محطة DGX بمساحة ذاكرة ضخمة 784 جيجابايت ، مما يجعلها مجهزة بشكل أفضل للتعامل مع أعباء العمل التدريبية على نطاق واسع تتجاوز ما يمكن أن تديره شرارة DGX [1] [2].

التكامل وقابلية التوسع

على الرغم من قيودها على التدريب على نطاق واسع ، فإن DGX Spark تتكامل بسلاسة مع منصة NVIDIA الكاملة AI ، مما يسمح للمستخدمين بنقل النماذج بسهولة من أجهزة سطح المكتب الخاصة بهم إلى سحابة DGX أو البنية التحتية السحابية المتسارعة الأخرى. هذه المرونة تجعلها أداة ممتازة للنماذج الأولية واختبار نماذج الذكاء الاصطناعي قبل توسيع نطاق أنظمة أكثر قوة للتدريب على نطاق واسع [1] [10].

باختصار ، في حين أن DGX Spark هي أداة قوية لتطوير ونشر الذكاء الاصطناعي ، إلا أنها غير مصممة لمهام التدريب على نموذج الذكاء الاصطناعى أكبر. إنه يتفوق في صقله واستدلاله ، مما يوفر حلًا مضغوطًا ويمكن الوصول إليه لمطوري وباحثو الذكاء الاصطناعى. لتلبية احتياجات التدريب الأكثر شمولاً ، ستكون محطة DGX أو الحلول المستندة إلى مجموعة النظراء أكثر ملاءمة.

الاستشهادات:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-tation-personal-ai-copters
[2] https://www.maginative.com/article/nvidia-unveils-dgx-spark-and-dgx-desktop-ai-supercomputers-for-the-developer-masses/
[3] https://www.theverge.com/news/631957/nvidia-dgx-spark-station-grace-lackwell-ai-supercomputers-gtc
[4]
[5] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-spark/
[6] https://www.youtube.com/watch؟v=KRBH0VON-2A
[7]
[8] https://www.constellationr.com/blog-news/insights/nvidia-launches-dgx-spark-dgx-tation-personal-ai-supercomputers
[9]
[10] https://www.nasdaq.com/press-release/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-tation-personal-ai-computers-2025-03-18
[11] https://www.ainvest.com/news/nvidia-sparks-revolution-personal-ai-computing-meet-dgx-spark-dgx-tation-2503/