以前はProject Digitsとして知られていたNvidia DGX Sparkは、特に生成および物理的なAIに関与するAIモデルの幅広いモデルをサポートするように設計されています。 Nvidia GB10 Grace Blackwell Superchipを搭載しています。これには、5世代のテンソルコアとFP4サポートを備えた強力なNvidia Blackwell GPUが含まれています。この構成により、DGX SparkはAI処理のために最大1,000兆個の操作を達成でき、高度なAI推論モデルを備えた微調整および推論タスクに適しています。
###サポートされているAIモデル
-NVIDIA COSMOS Reason World Foundationモデル：これは、さまざまなAI推論タスクに使用される基礎モデルです。 DGX Sparkの機能により、このような大規模なモデルを操作するための理想的なプラットフォームになります。
-NVIDIA GR00T N1ロボットファンデーションモデル：ロボット工学アプリケーション向けに設計されたこのモデルは、DGX Sparkの高性能コンピューティング機能から利益を得て、開発者がロボット工学のAIモデルを効率的に改良および展開できるようにします。
- 大規模なニューラルネットワーク：DGX Sparkは、推論および微調整モデルの最大2,000億パラメーターを最大700億パラメーターのAIモデルを処理できます。これにより、自然言語処理、コンピュータービジョンなどのアプリケーションで使用される複雑なニューラルネットワークのトレーニングと洗練に適しています。
AIトレーニングの重要な機能
- 高性能コンピューティング：GB10 SuperChipのハイトップパフォーマンスを提供する能力により、大規模で複雑なモデルであっても、AIモデルを迅速にトレーニングおよび微調整できるようになります。
- 統一メモリ：128GBの統一されたLPDDR5Xメモリを使用して、DGX Sparkはメモリ集約型AIワークロードを処理するための十分なリソースを提供します。
- ネットワーキング機能：システムは、ConnectX-7を介した高速ネットワーキングをサポートし、複数のDGX Sparkシステムを接続して非常に大きなAIモデルで共同作業を行うことができます。
- 電力効率：わずか170Wで動作するDGX Sparkは、AI開発に電力効率の高いソリューションを提供し、さまざまな環境に適しています。
全体として、DGX Sparkは、プロトタイピング、微調整、および最小限のコード調整[1] [3] [5]でAIモデルをローカルまたはクラウドに展開するためのコンパクトでありながら強力なプラットフォームを提供することにより、開発者、研究者、およびデータサイエンティストに力を与えるように設計されています。
引用：
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-Announces-dgx-spark-and-dgx-station-seranal-ai-ai-computers
[2] https://arstechnica.com/ai/2025/03/nvidia-Announces-dgx-desktop-personal-ai-supercomputers/
[3] https://www.theverge.com/news/631957/nvidia-dgx-spark-station-grackwwell-ai-supercomputers-gtc
[4] https://docs.netapp.com/us-en/netapp-solutions/ai/ai-dgx-superpod.html
[5] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-station-a-newspecialized-desktop-line-for-ai-work
[6] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jee2b2/nvidia_dgx_spark_projits_digits_specs_are_out/
[7] https://github.com/nvidia/deeplearningexamples/blob/master/pytorch/recommendation/dlrm/readme.md
[8] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-station/
[9] https://www.arista.com/assets/data/pdf/whitepapers/nvidia-wp-scaling-with-matrix-dgx-1-wp201904.pdf
[10] https://www.engineering.com/nvidia-unveils-dgx-personal-ai-supercomputers-by-grace-blackwell/
[11] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-park/
[12] https://www.maginative.com/article/nvidia-unveils-dgx-spark-and-dgx-station-desktop-ai-supercomputers/-the-developer-masses/
[13] https://www.reddit.com/r/hardware/comments/1jej1uk/nvidia_announces_dgx_spark_and_dgx_station/