„NVIDIA DGX Spark“, anksčiau žinoma kaip „Project Digits“, yra sukurtas kaip mažiausias pasaulyje AI superkompiuteris, siūlantis dideles galimybes AI plėtrai ir diegimui. Tačiau kalbant apie didelio masto AI modelio treniruotes, DGX kibirkštis turi apribojimų, palyginti su galingesnėmis sistemomis, tokiomis kaip DGX stotis.
Pagrindinės DGX kibirkšties savybės
- Apdorojimo galia: „DGX“ kibirkštį maitina „NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip“, kuriame yra „Blackwell GPU“, kuriame yra penktosios kartos tenzorių šerdys ir FP4 palaikymas. Ši konfigūracija pristato iki 1000 trilijonų operacijų per sekundę (viršūnes) AI skaičiavimo, todėl ji tinka tobulinti ir išvados užduotis su pažangiais AI modeliais, tokiais kaip „NVIDIA Cosmos“ priežastis ir GR00T N1 robotų pagrindiniai modeliai [1] [3] [8].
- Atmintis ir pralaidumas: Jis tiekiamas su 128 GB vieningos sistemos atminties ir siūlo 273 GB/s atminties pralaidumą. Tai lėtesnis nei kai kurie naujesni GPU, tačiau vis tiek yra patikima AI užduočių platforma [6] [9].
- Modelio tvarkymas: „DGX Spark“ gali valdyti AI modelius iki 200 milijardų parametrų, atsižvelgiant į išvadų ir tikslinių modelių modelius iki 70 milijardų parametrų. Nors tai yra įspūdinga kompaktiškai sistemai, jos gali nepakakti didžiausio masto AI modelio mokymo užduotims [2] [3].
Didelio masto mokymo apribojimai
Nors „DGX“ kibirkštis yra galinga dėl savo dydžio ir kainos taško, ji pirmiausia yra optimizuota išvadoms ir tikslinimui, o ne didelio masto Masyvių AI modelių mokymui. Tokioms užduotims, tokioms tinkamesnės sistemos, turinčios didesnes atminties ir apdorojimo galimybes, tokias kaip DGX stotis, yra tinkamesnės. „DGX“ stotyje yra didžiulė 784 GB nuoseklios atminties vietos, todėl ji yra geriau pritaikyta didelio masto treniruočių darbo krūviams, viršijantiems tai, ką gali valdyti „DGX Spark“ [1] [2].
integracija ir mastelio keitimas
Nepaisant didelio masto treniruočių apribojimų, „DGX Spark“ sklandžiai integruoja su „NVIDIA“ pilno kamieno AI platforma, leisdama vartotojams lengvai perkelti modelius iš savo stalinių kompiuterių į DGX debesis ar kitas pagreitintas debesų infrastruktūras. Šis lankstumas daro jį puikiu įrankiu prototipų kūrimui ir bandymui AI modeliams prieš padidinant galingesnes didelio masto treniruočių sistemas [1] [10].
Apibendrinant galima pasakyti, kad nors DGX kibirkštis yra galingas AI kūrimo ir diegimo įrankis, jis nėra skirtas didžiausio masto AI modelio mokymo užduotims. Jis pasižymi tobulinimu ir išvadomis, siūlydamas kompaktišką ir prieinamą sprendimą AI kūrėjams ir tyrėjams. Atsargesniems mokymo poreikiams, kad būtų tinkamesnės DGX stotis arba debesų pagrindu pagrįsti sprendimai.
Citatos:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-park-and-dgx-station-personal-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-dgx-spark-tation-grace-blackwell-ai-supercomputers-gtc
[4] https://engineering.fb.com/2017/02/07/core-infra/using-apache-park-for-large-cale-calage-model-training/
[5] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-spark/
[6] https://www.youtube.com/watch?v=KRBH0VON-2A
[7] https://developer.nvidia.com/blog/distribted-deep-learning-made-easy-with-park-3-4/
[8] https://www.constelliationr.com/blog-news/insights/nvidia-launches-dgx-park-dgx-stiation-asonal-ai-sppercomputers
[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-stitation-personal-ai-computers-2025-03-18
[11] https://www.ainvest.com/news/nvidia-sparks-revolution-personal-ai-computing-meet-dgx-park-dgx-stiation-2503/