„NVIDIA DGX Spark“, anksčiau žinoma kaip projekto skaitmenys, yra skirtas palaikyti įvairius AI modelius, ypač tuos, kurie dalyvauja generatyvinėje ir fizinėje AI. Jį maitina „NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip“, kuriame yra galingas „Nvidia Blackwell GPU“, kuriame yra penktosios kartos tenzoriniai šerdys ir FP4 palaikymas. Ši konfigūracija leidžia „DGX“ kibirkščiai pasiekti iki 1000 trilijonų operacijų per sekundę (viršūnes) AI apdorojimui, todėl ji tinka tobulinti ir išvadų užduotis su patobulintais AI samprotavimų modeliais.
Palaikomi AI modeliai
- „NVIDIA COSMOS“ PRIEŽIŪROS PASAULIO FONDO MODELIŲ MODELIS: Tai yra pagrindinis modelis, naudojamas įvairioms AI samprotavimo užduotims. „DGX Spark“ galimybės tampa idealia platforma, kaip dirbti su tokiais didelio masto modeliais.
- „NVIDIA GR00T N1 Robot Foundation“ modelis: Sukurtas robotikos programoms, šis modelis yra naudingas iš DGX kibirkščių didelio našumo skaičiavimo galimybių, leidžiančių kūrėjams efektyviai patobulinti ir diegti AI modelius.
-Didelio masto neuroniniai tinklai: DGX kibirkštis gali valdyti AI modelius iki 200 milijardų parametrų, kad būtų galima nustatyti išvadų ir tikslinių modelių modelius iki 70 milijardų parametrų. Dėl to jis tinka mokyti ir tobulinti sudėtingus neuroninius tinklus, naudojamus tokiose programose kaip natūralios kalbos apdorojimas, kompiuterio matymas ir dar daugiau.
pagrindinės AI mokymo savybės
-Aukšto našumo skaičiavimas: „GB10 Superchip“ galimybė užtikrinti aukštą viršūnių našumą užtikrina, kad AI modeliai gali būti greitai išmokyti ir tiksliai sureguliuoti, net ir dideliems ir sudėtingiems modeliams.
- Vieninga atmintis: su 128 GB vieninga LPDDR5X atmintimi, „DGX Spark“ teikia daugybę išteklių, skirtų atminties reikalaujančioms AI darbo krūviams tvarkyti.
-Tinklų kūrimo galimybės: Sistema palaiko spartųjų tinklų kūrimą per „ConnectX-7“, leidžiančią sujungti kelias DGX kibirkščių sistemas, kad jie veiktų ypač dideliuose AI modeliuose.
- Energijos efektyvumas: Veikimas vos 170 W, DGX kibirkštis siūlo energiją taupantį sprendimą AI kūrimui, todėl jis yra tinkamas įvairioms aplinkoms.
Apskritai, „DGX“ kibirkštis yra skirta suteikti kūrėjams, tyrėjams ir duomenų mokslininkams suteikiant kompaktišką, tačiau galingą platformą prototipų kūrimo, tikslinimo ir AI modelių diegimui vietoje arba debesyje su minimaliais kodo pakeitimais [1] [3] [5].
Citatos:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-park-and-dgx-station-personal-ai-computers
[2] https://arstechnica.com/ai/2025/03/nvidia-announces-dgx-desktop-personal-ai-sppercomputers/
[3] https://www.theverge.com/news/631957/nvidia-dgx-spark-tation-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-tation-a-new-specifialized-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/deeplarningexamples/blob/master/pytorch/recommendation/dlrm/readme.md
[8] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-tation/
[9] https://www.arista.com/assets/data/pdf/whitepapers/nvidia-wp-caling-dl-with-matrix-dgx-1-w03wp201904.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-park-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/