DGX Spark NVIDIA, раніше відома як Digits Project, розроблена як найменший суперкомп'ютер AI у світі, пропонуючи значні можливості для розвитку та розгортання ШІ. Однак, якщо мова йде про масштабні тренінги з AI, то DGX Spark має обмеження порівняно з більш потужними системами, такими як станція DGX.
Основні функції DGX Spark
- Потужність обробки: Spark DGX працює від NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip, який включає в себе GPU Blackwell, що містить тензорні ядра п'ятого покоління та підтримку FP4. Ця конфігурація забезпечує до 1000 трильйонів операцій в секунду (верхівки) обчислення AI, що робить його придатним для тонких налаштувань та умовних завдань з вдосконаленими моделями AI, такими як Nvidia Cosmos Masicos та GR00T N1 ROBOT FONDATIONAL моделей [1] [3] [8].
- Пам'ять та пропускна здатність: Він постачається з 128 ГБ уніфікованої системної пам’яті і пропонує пропускну здатність пам'яті 273 ГБ/с. Це повільніше, ніж деякі новіші графічні процесори, але все ще забезпечує надійну платформу для завдань AI [6] [9].
- Поводження з моделлю: DGX Spark може обробляти моделі AI до 200 мільярдів параметрів для моделей висновку та тонкої настройки до 70 мільярдів параметрів. Хоча це вражає для компактної системи, це може бути недостатньо для найбільших навчальних завдань з модельних навчальних закладів AI [2] [3].
Обмеження для великодушної підготовки
Незважаючи на те, що Spark DGX є потужною за її розміром та ціною, вона в першу чергу оптимізована для висновку та тонкої настройки, а не масштабної підготовки масивних моделей AI. Для таких завдань системи з більш широкими можливостями пам'яті та обробки, як станція DGX, є більш підходящими. Станція DGX має масивний 784 ГБ когерентного простору пам'яті, що робить його краще обладнаним для обробки масштабних тренувальних навантажень поза тим, що може керувати DGX Spark [1] [2].
інтеграція та масштабованість
Незважаючи на свої обмеження для масштабних тренувань, DGX Spark безперешкодно інтегрується з платформою AI AI NVIDIA, що дозволяє користувачам легко переміщувати моделі зі своїх настільних комп'ютерів до Cloud DGX або інших прискорених хмарних інфраструктур. Ця гнучкість робить його чудовим інструментом для прототипування та тестування моделей AI, перш ніж масштабувати до більш потужних систем для масштабних тренувань [1] [10].
Підсумовуючи це, хоча DGX Spark є потужним інструментом для розробки та розгортання AI, вона не розроблена для найбільших навчальних завдань AI модельних навчальних закладів. Він переважає в тонкій настройці та висновку, пропонуючи компактні та доступні рішення для розробників та дослідників ШІ. Для більш широких потреб у навчанні станція DGX або хмарні рішення були б більш доцільними.
Цитати:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers
[2] https://www.maginative.com/article/nvidia-unveils-dgx-spark-and-dgx-station-desktop-ai-supercomputers-forthe-developer-masses/
[3] https://www.theverge.com/news/631957/nvidia-dgx-spark-station-crace-blackwell-ai-supercomputers-gtc
[4] https://engineering.fb.com/2017/02/07/core-infra/using-apache-spark-for-large-scale-language-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/distributed-deep-learning-made-easy-with-spark-3-4/
[8] https://www.constellationr.com/blog-news/insights/nvidia-launches-dgx-spark-dgx-station-personal-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-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers-2025-03-18
[.