DGX Spark, wcześniej znany jako Project Digits, to kompaktowy superkomputer AI zaprojektowany przez NVIDIA do użycia komputerów stacjonarnych. Zawiera Nvidia GB10 Grace Blackwell Superchip, który zawiera potężny procesor graficzny Blackwell z rdzeniami tensorowymi piątej generacji i obsługą FP4. Ta konfiguracja dostarcza do 1000 bilionów operacji na sekundę (szczyty) AI Compute, dzięki czemu jest odpowiednia do dopracowania i wnioskowania modeli AI z do 200 miliardów parametrów wnioskowania i do 70 miliardów parametrów dla dopracowania [1] [2] [3]. GB10 Superchip wykorzystuje technologię NVIDIA NVLink-C2c Interconnect, zapewniając model pamięci współrzędnej CPU+GPU z pięciokrotnie przepustowość PCIE 5.0, który znacznie zwiększa wydajność obciążeń AI zawodowych [2] [5].
W porównaniu z innymi rozwiązaniami komputerowymi AI, DGX Spark wyróżnia się ze względu na kompaktową formę i wysoką wydajność, co czyni go idealnym dla badaczy, naukowców z danych i programistów, którzy muszą prototypować, dopracowywać i wdrażać modele AI bez opierania się na usługach chmur [3] [5]. Jest jednak specjalnie zaprojektowany do zadań AI i nie obsługuje tradycyjnych gier ani ogólnych aplikacji obliczeniowych [1].
W przeciwieństwie do DGX Spark, inne rozwiązania komputerowe AI mogą nie oferować takiego samego poziomu wydajności lub integracji ze sprzętem i oprogramowaniem specyficznym dla AI. Na przykład, chociaż istnieją różne rozwiązania infrastruktury wirtualnej pulpitu (VDI), takie jak Microsoft Azure Virtual Desktop, przestrzeń robocza H3C i VMware, są one bardziej skoncentrowane na zapewnieniu wirtualnych wrażeń komputerowych, a nie dedykowanych zdolności komputerowych AI [4] [6]. Te rozwiązania VDI są przeznaczone do szerszych potrzeb infrastruktury IT, oferując elastyczność i skalowalność w wirtualnym wdrażaniu komputerów stacjonarnych, ale nie są specjalnie zoptymalizowane pod kątem obciążeń AI.
Najbliższym konkurentem DGX Spark pod względem rozwiązań komputerowych zorientowanych na sztuczną inteligencję jest stacja DGX, ogłoszona również przez NVIDIA. Stacja DGX jest mocniejszym systemem komputerów stacjonarnych zawierających GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip, który obejmuje 784 GB zjednoczonej pamięci i jest przeznaczony do treningu i wnioskowania na dużą skalę [1] [2]. Podczas gdy DGX Spark jest kompaktowy i odpowiedni do rozwoju AI w mniejszej skali, stacja DGX oferuje wydajność na poziomie danych dla bardziej intensywnych obciążeń AI [2] [5].
Ogólnie rzecz biorąc, DGX Spark ma wyjątkową zdolność do wprowadzania wysokowydajnych obliczeń AI do kompaktowego wzoru kompaktowego formularza stacjonarnego, co czyni ją atrakcyjną opcją dla programistów i badaczy AI, którzy potrzebują potężnych lokalnych możliwości obliczeniowych bez potrzeby infrastruktury chmurowej.
Cytaty:
[1] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-station-a-new-specialized-desktop-line-for-ai-work
[2] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers
[3] https://www.maginative.com/article/nvidia-unveils-dgx-spark-and-dgx-station-desktop-ai-supercomputers-for-the-developer-masses/
[4] https://www.sangfor.com/blog/cloud-and-infrastructure/10-best-virtual-desktop-infrastructure-vdi-solutions
[5] https://www.ainvest.com/news/nvidia-unveils-dgx-spark-dgx-station-revolutioning-personal-ai-computing-2503/
[6] https://www.techtarget.com/searchvirtualdesktop/tip/compare-7-desptop-as-a-service-providers
[7] https://www.youtube.com/watch?v=csihxri1jt4
[8] https://zapier.com/blog/best-ai-productivity-tools/
[9] https://www.zdnet.com/article/nvidia-plans-to-make-deepseeks-ai-30-3imes-faster-ceo-huang-explains-how/
[10] https://www.techpowerup.com/334300/nvidia-announces-dgx-spark-anddgx-station-personal-ai-computers