NVIDIA DGX Spark(以前称为项目数字)旨在支持广泛的AI模型，尤其是与生成和物理AI有关的模型。它由NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip提供动力，其中包括强大的NVIDIA BLACKWELL GPU，具有第五代张量核心和FP4支持。这种配置使DGX Spark每秒最多可实现1,000万亿个操作(顶部)，以便使用高级AI推理模型，适合于微调和推理任务。
###支持AI模型
-NVIDIA COSMOS原因世界基础模型：这是用于各种AI推理任务的基础模型。 DGX Spark的功能使其成为使用此类大型型号的理想平台。
-NVIDIA GR00T N1机器人基础模型：该模型为机器人应用设计，该模型受益于DGX Spark的高性能计算功能，使开发人员能够有效地完善和部署AI模型，以有效地为机器人技术部署AI模型。
- 大规模神经网络：DGX Spark可以处理高达2000亿个参数的AI模型，用于推理和微调模型，最多700亿个参数。这使其适用于培训和精炼用于自然语言处理，计算机视觉等应用中的复杂神经网络。
AI培训的关键功能
- 高性能计算：GB10 SuperChip提供高顶部性能的能力，可确保可以快速训练和微调AI模型，即使对于大型且复杂的模型也是如此。
- 统一内存：DGX Spark具有128GB的统一LPDDR5X内存，为处理内存密集型AI工作负载提供了充足的资源。
- 网络功能：该系统通过ConnectX-7支持高速网络，允许多个DGX Spark Systems的连接在非常大的AI模型上协作。
- 功率效率：DGX Spark仅在170W时运行，为AI开发提供了强大的解决方案，使其适合各种环境。
总体而言，DGX Spark旨在通过为原型设计，微调和在本地或在云中部署AI模型，以最小的代码调整[1] [3] [5]来赋予开发人员，研究人员和数据科学家的能力。
引用：
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-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-spark-station-grace-brace-blackwell-ai-supercomputers-gtc
[4] https://docs.netapp.com/us-en/netapp-solutions/ai/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_project_digits_digits_specs_are_are_out/
[7] https://github.com/nvidia/deeplearningningexamples/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-with-matrix-matrix-dgx-1-w03wp201904.pdf
[10] https://www.engineering.com/nvidia-unveils-dgx-personal-ai-supercomputers-by-by-grace-by-by-grace-blackwell/
[11] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-spark/
[12] https://www.maginative.com/article/nvidia-unveils-dgx-spark-spark-and-dgx-station-desktop-ai-supercomputers-for the-the-developer-masses/
[13] https://www.reddit.com/r/hardware/comments/1jej1uk/nvidia_announces_dgx_dgx_spark_and_and_dgx_station/