DGX Spark(以前称为Project Digits)是由NVIDIA设计的紧凑型AI超级计算机，用于桌面使用。它具有NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip，其中包括一个强大的Blackwell GPU，具有第五代张量芯和FP4支持。该设置可提供高达1,000万亿个AI Compute的操作(顶部)，使其适合于推理高达2000亿参数的微调和推断AI模型，用于进行微调参数，用于微调[1] [2] [3]。 GB10 SuperChip使用NVIDIA NVLINK-C2C互连技术，提供了PCIE 5.0带宽的五倍，提供了CPU+GPU-Coherent Memory模型，从而显着提高了存储密集型AI工作的性能[2] [2] [5]。
与其他AI桌面解决方案相比，DGX Spark由于其紧凑的外形和高性能而脱颖而出，非常适合研究人员，数据科学家以及需要在本地依靠云服务的本地进行原型，微调和部署AI模型的开发人员[3] [5]。但是，它是专门为AI任务设计的，不支持传统游戏或一般计算应用程序[1]。
与DGX Spark相反，其他AI桌面解决方案可能无法提供与AI特定的硬件和软件相同的性能或集成。例如，尽管有各种虚拟桌面基础架构(VDI)解决方案，例如Microsoft Azure Virtual Desktop，H3C Workspace和VMware Horizon，但这些更专注于提供虚拟桌面体验，而不是专用AI计算功能[4] [6]。这些VDI解决方案设计用于更广泛的IT基础架构需求，可在虚拟桌面部署中提供灵活性和可扩展性，但并未针对AI工作负载进行优化。
DGX Spark在以AI为中心的桌面解决方案方面是最接近的竞争对手，是Nvidia宣布的DGX站。 DGX电台是一个更强大的台式机系统，其中包含GB300 Grace Blackwell Ultra桌面SuperChip，其中包括784GB的统一内存，设计用于大规模的AI训练和推断任务[1] [2]。尽管DGX Spark紧凑，适合较小规模的AI开发，但DGX站提供了数据中心的性能，可用于更密集的AI工作负载[2] [5]。
总体而言，DGX Spark具有将高性能AI计算带入紧凑型桌面外形尺寸的能力，这对于需要强大的本地计算功能的AI开发人员和研究人员而言，它是一个有吸引力的选择，而无需云基础架构。
引用：
[1] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-station-a-new-pecialized-desktop-line-for-ai-work
[2] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers
[3] https://www.maginative.com/article/nvidia-unveils-dgx-spark-spark-and-dgx-station-desktop-ai-supercomputers-for the-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-dgx-station-revolution-personal-ai-computing-2503/
[6] https://www.techtarget.com/searchvirtualdesktop/tip/compare-7-desktop-as-a-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-times-faster-ceo-ceo-ceo-chuang-explains-how/
[10] https://www.techpowerup.com/334300/nvidia-announces-dgx-spark-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers