DGX Spark NVIDIA, раніше відома як Digits Project, розроблена для підтримки широкого спектру моделей AI, особливо тих, хто бере участь у генеративному та фізичному ШІ. Він працює від Nvidia GB10 Grace Blackwell Superchip, який включає потужний GPU Nvidia Blackwell, що містить тензорні ядра п'ятого покоління та підтримка FP4. Ця конфігурація дозволяє DGX Spark досягти до 1000 трлн операцій в секунду (вершини) для обробки ШІ, що робить її придатною для тонких налаштувань та умовних завдань із вдосконаленими моделями міркувань AI.
підтримували моделі AI
- NVIDIA COSMOS Massure World Foundation Модель: Це фундаментальна модель, яка використовується для різних завдань AI міркувань. Можливості DGX Spark роблять його ідеальною платформою для роботи з такими масштабними моделями.
- Модель NVIDIA GR00T N1 ROBOT Foundation: Розроблена для додатків для робототехніки, ця модель виграє від високоефективних обчислювальних можливостей DGX Spark, що дозволяє розробникам ефективно вдосконалювати та розгорнути моделі AI для робототехніки.
-Масштабні нейронні мережі: Spark DGX може обробляти моделі AI до 200 мільярдів параметрів для моделей висновку та тонко налаштованих до 70 мільярдів параметрів. Це робить його придатним для навчання та вдосконалення складних нейронних мереж, що використовуються в таких додатках, як обробка природних мов, комп'ютерне зору тощо.
Основні функції для навчання AI
-Високопродуктивні обчислення: здатність GB10 SuperChip забезпечити високі продуктивності топів забезпечує, що моделі AI можуть бути навчені та тонко налаштовані, навіть для великих і складних моделей.
- Уніфікована пам’ять: З 128 ГБ уніфікованої пам’яті LPDDR5X Spark забезпечує достатньо ресурсів для обробки робочих навантажень AI-інтенсивного AI.
-Мережеві можливості: Система підтримує високошвидкісну мережу через ConnectX-7, що дозволяє підключити декілька систем DGX Spark працювати над надзвичайно великими моделями AI спільно.
- Ефективність потужності: Працюючи всього за 170 Вт, DGX Spark пропонує енергетичне рішення для розвитку ШІ, що робить його придатним для різних середовищ.
Загалом, Spark DGX призначений для розширення можливостей розробників, дослідників та вчених даних, надаючи компактну, але потужну платформу для прототипування, тонкої настройки та розгортання моделей AI локально або в хмарі з мінімальними коригуваннями коду [1] [3] [5].
Цитати:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-station-personal-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-crace-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-scialized-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-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-spark-and-dgx-station-desktop-ai-supercomputers-forthe-developer-masses/
[13] https://www.reddit.com/r/hardware/comments/1jej1uk/nvidia_announs_dgx_spark_and_dgx_station/