はい、NVIDIA DGX Sparkは、ローカルAI開発とクラウドの展開の両方に使用できます。これらの機能をサポートする方法は次のとおりです。
###ローカルAI開発
DGX Sparkは、NVIDIA GB10 Grace Blackwell SuperChipを搭載したコンパクトAIスーパーコンピューターとして設計されています。このスーパーチップには、第5世代のテンソルコアとFP4サポートを備えた強力なNvidia Blackwell GPUが含まれており、AI Computeの1秒あたり最大1,000兆の操作を提供します。これにより、Nvidia Cosmos Reason World Foundation ModelやNvidia GR00T N1 Robot Foundationモデル[1] [2] [4]など、最新のAI推論モデルを微調整し、推論するのに最適です。
GB10 SuperChipは、NVIDIA NVLINK-C2C Interconnectテクノロジーを使用して、5倍の第5世代PCIEの帯域幅を提供するCPU+GPU-Coherentメモリモデルを提供します。これにより、メモリ集約型のAI開発者ワークロードのパフォーマンスが向上し、研究者、データサイエンティスト、ロボット開発者、学生がデスクトップで大規模なAIモデルを直接プロトタイプして改良できるようになります[1] [3] [7]。
###クラウド展開
NvidiaのフルスタックAIプラットフォームは、DGX Sparkの重要な機能であり、ユーザーがデスクトップからNVIDIA DGXクラウドまたはその他の加速されたクラウドまたはデータセンターインフラストラクチャにAIモデルをシームレスに移動できるようにします。このプロセスには、コードの変更が事実上変更されないため、さまざまな環境のワークフローをプロトタイプ、微調整、反復が容易になります[1] [2] [7]。
この柔軟性により、開発者は、ローカル開発の利便性を維持しながら、大規模なAIワークロードのクラウドコンピューティングの力を活用できます。 DGX Sparkは、初期開発のためにローカルでモデルを実行したり、大規模な処理のためにクラウドに展開したりするかどうかにかかわらず、ローカルおよびクラウドベースのAI開発と展開の両方をサポートする合理化されたワークフローを提供します[3] [4] [8]。
引用：
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-Announces-dgx-spark-and-dgx-station-seranal-ai-ai-computers
[2] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-park/
[3] https://www.ainvest.com/news/nvidia-unveils-dgx-spark-dgx-station-revolutionizing-sersonal-ai-computing-2503
[4] https://www.edge-ai-vision.com/2025/03/nvidia-Announces-dgx-spark-and-dgx-station-computers/
[5] https://www.stocktitan.net/news/nvda/nvidia-Announces-dgx-spark-and-dgx-station-cersal-ai-vg4pfhn7jedk.html
[6] https://www.ainvest.com/news/nvidia-sparks-revolution--sersal-ai-computing-meet-dgx-spark-dgx-station-2503
[7] https://www.engineering.com/nvidia-unveils-dgx-personal-ai-supercomputers-by-grace-blackwell/
[8] https://itbrief.ca/story/nvidia-unveils-dgx-spark-dgx-station-ai-desktops
[9] https://www.weka.io/wp-content/uploads/2023/04/weka-nvidia-dgx-a100-systems.pdf
[10] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-station-a-newspecialized-desktop-line-for-ai-work
[11] https://www.theverge.com/news/631957/nvidia-dgx-spark-station-grackwwell-ai-supercomputers-gtc