NVIDIA DGX Spark, mida varem tuntakse kui projekti numbreid, on loodud toetama mitmesuguseid AI -mudeleid, eriti generatiivse ja füüsilise AI -ga seotud mudeleid. Selle toiteallikaks on Nvidia GB10 Grace Blackwell Superchip, mis sisaldab võimas Nvidia Blackwell GPU, millel on viienda põlvkonna tensor-südamikud ja FP4 tugi. See konfiguratsioon võimaldab DGX-säde saavutada AI-töötlemiseks kuni 1000 triljonit toimingut sekundis (TOPS), muutes selle sobivaks täiustatud AI mõttekäigumudelitega peenhäälestamiseks ja järeldamiseks.
toetatud AI mudeleid
- NVIDIA COSMOS MINUS World Foundationi mudel: see on alustalamudel, mida kasutatakse erinevate AI mõttekäikude jaoks. DGX Sparki võimalused muudavad selle ideaalseks platvormiks selliste suuremahuliste mudelitega töötamiseks.
- NVIDIA GR00T N1 Robot Foundation Mudel: loodud robootikarakenduste jaoks, see mudel saab kasu DGX Sparki suure jõudlusega arvutusvõimalustest, võimaldades arendajatel tõhusalt täpsustada ja juurutada AI-mudeleid.
-Suuremahulised närvivõrgud: DGX Spark saab hakkama AI-mudelitega kuni 200 miljardit parameetrit järelduste ja peenhäälestamise mudelite jaoks kuni 70 miljardit parameetrit. See muudab selle sobivaks keerukate närvivõrkude koolitamiseks ja rafineerimiseks, mida kasutatakse sellistes rakendustes nagu loodusliku keele töötlemine, arvutinägemine ja palju muud.
AI koolituse võtmefunktsioonid
-Suure jõudlusega andmetöötlus: GB10 Superchipi võime pakkuda kõrgeid jõudlust tagab, et AI mudeleid saab kiiresti koolitada ja täpsustada, isegi suurte ja keerukate mudelite jaoks.
- Ühendatud mälu: 128 GB Unified LPDDR5X mäluga pakub DGX Spark mälumahukate AI töökoormuste käitlemiseks palju ressursse.
-Võrgustiku loomise võimalused: süsteem toetab kiiret võrgustike loomist Connectx-7 kaudu, võimaldades ühendada mitme DGX Spark-süsteemiga koostööd eriti suurte AI mudelitega.
- Toitetõhusus: töötamine kõigest 170W juures pakub DGX Spark AI arendamiseks energiatõhusat lahendust, muutes selle sobivaks mitmesugusteks keskkondadeks.
Üldiselt on DGX Spark loodud võimaldama arendajaid, teadlasi ja andmeteadlasi, pakkudes kompaktset, kuid võimsat platvormi prototüüpimiseks, peenhäälestamiseks ja AI-mudelite juurutamiseks lokaalselt või pilves minimaalse koodi korrigeerimisega [1] [3] [5].
Tsitaadid:
]
]
]
[4] https://docs.netapp.com/us-en/netapp-lations/ai/ai-dgx-superpod.html
]
]
]
]
]
]
[11] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-park/
]
]