이전에 프로젝트 숫자로 알려진 Nvidia DGX Spark는 광범위한 AI 모델, 특히 생성 및 물리적 AI와 관련된 모델을 지원하도록 설계되었습니다. NVIDIA GB10 GRACE BLACKWELL SUPERCHIP에 의해 구동되며, 여기에는 5 세대 텐서 코어와 FP4 지원을 갖춘 강력한 Nvidia Blackwell GPU가 포함되어 있습니다. 이 구성을 통해 DGX Spark는 AI 처리를 위해 초당 최대 1 조 1 조 개의 작업 (TOP)을 달성 할 수 있으므로 고급 AI 추론 모델을 사용한 미세 조정 및 추론 작업에 적합합니다.
지원 AI 모델
-NVIDIA COSMOS I CORAE WORLD FOUNDION 모델 : 이것은 다양한 AI 추론 작업에 사용되는 기본 모델입니다. DGX Spark의 기능은 이러한 대규모 모델로 작업하기에 이상적인 플랫폼입니다.
-NVIDIA GR00T N1 ROBOT FOUNIDAY 모델 : 로봇 공학 응용 프로그램을 위해 설계된이 모델은 DGX Spark의 고성능 컴퓨팅 기능을 통해 이점을 얻어 개발자가 로봇 공학을 위해 AI 모델을 효율적으로 개선하고 배포 할 수 있습니다.
-대규모 신경 네트워크 : DGX Spark는 최대 2 천억 개의 매개 변수를 위해 최대 2 천억 개의 매개 변수를 처리 할 수 있으며 최대 70 억 개의 매개 변수를 미세 조정할 수 있습니다. 이로 인해 자연어 처리, 컴퓨터 비전 등과 같은 응용 분야에 사용되는 복잡한 신경망을 교육하고 정제하는 데 적합합니다.
AI 교육을위한 주요 기능
-고성능 컴퓨팅 : GB10 Superchip의 높은 탑 성능을 제공하는 능력은 크고 복잡한 모델에도 AI 모델을 신속하게 훈련하고 미세 조정할 수 있도록합니다.
- 통합 메모리 : 128GB의 통합 LPDDR5X 메모리를 사용하여 DGX Spark는 메모리 집약적 인 AI 워크로드를 처리하기위한 충분한 리소스를 제공합니다.
-네트워킹 기능 :이 시스템은 ConnectX-7을 통한 고속 네트워킹을 지원하므로 여러 DGX 스파크 시스템의 연결이 매우 큰 AI 모델에서 공동으로 작동 할 수 있습니다.
- 전력 효율성 : 170W 만 작동하는 DGX Spark는 AI 개발을위한 전력 효율적인 솔루션을 제공하므로 다양한 환경에 적합합니다.
전반적으로, DGX Spark는 최소한의 코드 조정으로 로컬 또는 클라우드에 AI 모델을 로컬 또는 클라우드에 배포 할 수있는 작고 강력한 플랫폼을 제공함으로써 개발자, 연구원 및 데이터 과학자에게 권한을 부여하도록 설계되었습니다 [1] [3] [5].
인용 :
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-pistation-pernal-ai-compupers
[2] https://arstechnica.com/ai/2025/03/nvidia-announces-dgx-desktop-sonai-supercomputers/
[3] https://www.theverge.com/news/631957/nvidia-dgx-spark-station-grace-blackwell-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-new-pecialized-desktop-line-for-ai-work
[6] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jee2b2/nvidia_dgx_spark_project_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-dl-with-matrix-dgx-1w03wp201904.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-spark/
[12] https://www.maginative.com/article/nvidia-unveils-dgx-spark-and-dgx-station-desktop-ai-supercomputers-for-the-developer-masses/
[13] https://www.reddit.com/r/hardware/comments/1jej1uk/nvidia_announces_dgx_spark_and_dgx_station/