NVIDIA DGX Spark, trước đây được gọi là Project Digits, được thiết kế để trở thành siêu máy tính AI nhỏ nhất thế giới, cung cấp các khả năng quan trọng cho sự phát triển và triển khai của AI. Tuy nhiên, khi nói đến đào tạo mô hình AI quy mô lớn, DGX Spark có những hạn chế so với các hệ thống mạnh hơn như trạm DGX.
Các tính năng chính của DGX Spark
- Sức mạnh xử lý: DGX Spark được cung cấp bởi NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip, bao gồm GPU Blackwell có lõi tenor thế hệ thứ năm và hỗ trợ FP4. Cấu hình này cung cấp tới 1.000 nghìn tỷ hoạt động mỗi giây (TOPS) tính toán AI, làm cho nó phù hợp với các nhiệm vụ tinh chỉnh và suy luận với các mô hình AI tiên tiến như NVIDIA Cosmos Reason và GR00T N1 Robot Models [1] [3] [8].
- Bộ nhớ và băng thông: Nó đi kèm với 128 GB bộ nhớ hệ thống hợp nhất và cung cấp băng thông bộ nhớ là 273 GB/s. Điều này chậm hơn một số GPU mới hơn nhưng vẫn cung cấp một nền tảng mạnh mẽ cho các tác vụ AI [6] [9].
- Xử lý mô hình: DGX Spark có thể xử lý các mô hình AI lên tới 200 tỷ tham số cho các mô hình suy luận và tinh chỉnh lên tới 70 tỷ tham số. Mặc dù điều này rất ấn tượng đối với một hệ thống nhỏ gọn, nhưng nó có thể không đủ cho các nhiệm vụ đào tạo mô hình AI quy mô lớn nhất [2] [3].
Hạn chế cho đào tạo quy mô lớn
Mặc dù DGX Spark mạnh mẽ cho kích thước và điểm giá của nó, nhưng nó chủ yếu được tối ưu hóa cho suy luận và tinh chỉnh thay vì đào tạo quy mô lớn của các mô hình AI lớn. Đối với các nhiệm vụ như vậy, các hệ thống có khả năng xử lý và bộ nhớ rộng hơn, như trạm DGX, phù hợp hơn. Trạm DGX có không gian bộ nhớ mạch lạc 784 GB, giúp nó được trang bị tốt hơn để xử lý khối lượng công việc đào tạo quy mô lớn vượt quá những gì DGX Spark có thể quản lý [1] [2].
Tích hợp và khả năng mở rộng
Mặc dù có những hạn chế cho việc đào tạo quy mô lớn, DGX Spark tích hợp liền mạch với nền tảng AI đầy đủ của NVIDIA, cho phép người dùng dễ dàng chuyển các mô hình từ máy tính để bàn của họ sang DGX Cloud hoặc cơ sở hạ tầng đám mây được tăng tốc khác. Tính linh hoạt này làm cho nó trở thành một công cụ tuyệt vời để tạo mẫu và thử nghiệm các mô hình AI trước khi mở rộng các hệ thống mạnh mẽ hơn để đào tạo quy mô lớn [1] [10].
Tóm lại, trong khi DGX Spark là một công cụ mạnh mẽ để phát triển và triển khai AI, nó không được thiết kế cho các nhiệm vụ đào tạo mô hình AI quy mô lớn nhất. Nó vượt trội trong việc tinh chỉnh và suy luận, cung cấp một giải pháp nhỏ gọn và dễ tiếp cận cho các nhà phát triển và nhà nghiên cứu AI. Đối với các nhu cầu đào tạo rộng hơn, trạm DGX hoặc các giải pháp dựa trên đám mây sẽ phù hợp hơn.
Trích dẫn:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers
.
[3] https://www.theverge.com/news/631957/nvidia-dgx-spark-station-grace-blackwell-ai-supercomputers-gtc
.
[5] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-park/
[6] https://www.youtube.com/watch?v=KRBH0VON-2A
.
[8] https://www.constellationr.com/blog-news/insights/nvidia-launches-dgx-spark-dgx-station-personal-ai-supercomputers
.
[10] https://www.nasdaq.com/press-release/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers-2025-03-18
.