NVIDIA DGX Spark, dříve známý jako Digies Project Digies, je navržen tak, aby byl nejmenším superpočítačem AI na světě a nabízí významné schopnosti pro rozvoj a nasazení umělé inteligence. Pokud však jde o rozsáhlé trénink modelu AI, má DGX Spark omezení ve srovnání s výkonnějšími systémy, jako je stanice DGX.
Klíčové funkce DGX Spark
- Zpracování výkonu: Spark DGX je poháněn superchipem NVIDIA GB10 Grace Blackwell, který zahrnuje GPU Blackwell s tenzorovými jádry páté generace a podporu FP4. Tato konfigurace poskytuje až 1 000 bilionů operací za sekundu (TOPS) výpočtu AI, takže je vhodná pro jemné a inferenční úkoly s pokročilými modely AI, jako jsou Důvod NVIDIA Cosmos a GR00T N1 Robot Foundatiation Modely [1] [3] [8].
- Paměť a šířka pásma: Dodává se s 128 GB sjednocené systémové paměti a nabízí šířku pásma paměti 273 GB/s. To je pomalejší než některé novější GPU, ale stále poskytuje robustní platformu pro úkoly AI [6] [9].
- Manipulace s modelem: DGX Spark dokáže zvládnout modely AI až 200 miliard parametrů pro inference a doladění do 70 miliard parametrů. I když je to působivé pro kompaktní systém, nemusí to stačit pro nejvyšší výcvikové úkoly AI modelu [2] [3].
Omezení pro rozsáhlé školení
Zatímco Spark DGX je pro svou velikost a cenu výkonný, je primárně optimalizován pro inference a jemné doladění spíše než rozsáhlé trénink masivních modelů AI. Pro takové úkoly jsou vhodnější systémy s rozsáhlejšími schopnostmi paměti a zpracování, jako je stanice DGX. Stanice DGX je vybavena masivním 784 GB koherentního paměťového prostoru, díky čemuž je lépe vybavena pro zpracování rozsáhlého tréninkového pracovního zatížení nad rámec toho, co dokáže DGX Spark spravovat [1] [2].
Integrace a škálovatelnost
Navzdory svým omezením pro rozsáhlé školení se DGX Spark bezproblémově integruje s platformou AI Full Stack AI NVIDIA, což uživatelům umožňuje snadno přesouvat modely z jejich stolních počítačů do Cloudu DGX nebo jiných zrychlených cloudových infrastruktur. Tato flexibilita z něj činí vynikající nástroj pro prototypování a testování modelů AI, než se zmenšuje na výkonnější systémy pro rozsáhlé školení [1] [10].
Stručně řečeno, zatímco DGX Spark je výkonným nástrojem pro vývoj a nasazení umělé inteligence, není navržen pro největší školení modelu AI. Vyniká v jemném doladění a odvození a nabízí kompaktní a přístupné řešení pro vývojáře a výzkumné pracovníky AI. Pro rozsáhlejší potřeby školení by byla vhodnější stanice DGX nebo cloudová řešení.
Citace:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-Dgx-park-and-Dgx-station-to--ai-computers
[2] https://www.maginative.com/article/nvidia-unveils-dgx-park-and-Dgx-station-desktop-ai-supercomputers-for the-developer-masses/
[3] https://www.theverge.com/news/631957/nvidia-park-station-race-lackwell-ai-supercomputers-gtc
[4] https://engineering.fb.com/2017/02/07/core-infra/using-apache-park-for-large-Scale-Language-Traning/
[5] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-park/
[6] https://www.youtube.com/watch?v=KRBH0VON-2A
[7] https://developer.nvidia.com/blog/distributed-deep-learning-made-asy-with-park-3-4/
[8] https://www.constellationr.com/blog-news/insights/nvidia-lounches-dgx-park-park-dgx-station-toral-ai-supercomputers
[9] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jee2b2/nvidia_dgx_spark_project_digits_specs_are_out/
[10] https://www.nasdaq.com/press-release/nvidia-announces-Dgx-park-and-Dgx-Sersonal-a ai-computers-2025-03-18
[11] https://www.ainvest.com/news/nvidia-parks-revolution-sonal-ai-computing-dgx-park-dgx-station-2503/