Sí, el NVIDIA DGX Spark se puede utilizar tanto para el desarrollo local de IA como para la implementación de la nube. Así es como admite estas capacidades:
Desarrollo de IA local
El DGX Spark está diseñado como una supercomputadora de IA compacta, impulsada por el NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip. Este superchip incluye una poderosa GPU Nvidia Blackwell con núcleos de tensor de quinta generación y soporte FP4, que entrega hasta 1,000 billones de operaciones por segundo de AI Compute. Esto lo hace ideal para ajustar e inferencia con los últimos modelos de razonamiento de IA, como el modelo Nvidia Cosmos Reason World Foundation y Nvidia Gr00T N1 Robot Foundation Model [1] [2] [4].
El GB10 SuperChip utiliza la tecnología de interconexión NVIDIA NVLINK-C2C para proporcionar un modelo de memoria coherente CPU+GPU, que ofrece 5X el ancho de banda de la PCIe de quinta generación. Esto mejora el rendimiento de las cargas de trabajo de desarrolladores de IA intensivas en memoria, permitiendo a los investigadores, científicos de datos, desarrolladores de robótica y estudiantes prototipos y refinar grandes modelos de IA directamente en sus escritorios [1] [3] [7].
Implementación en la nube
La plataforma AI completa de NVIDIA es una característica clave de DGX Spark, lo que permite a los usuarios mover sin problemas sus modelos de IA de sus escritorios a Nvidia DGX Cloud o cualquier otra infraestructura acelerada de Cloud o Data Center. Este proceso prácticamente no requiere cambios en el código, lo que facilita el prototipo, el ajuste e iterar en los flujos de trabajo en diferentes entornos [1] [2] [7].
Esta flexibilidad permite a los desarrolladores aprovechar el poder de la computación en la nube para cargas de trabajo de IA a mayor escala mientras mantienen la conveniencia del desarrollo local. Ya sea que ejecuten modelos localmente para el desarrollo inicial o los implementen en la nube para un procesamiento a gran escala, el DGX Spark proporciona un flujo de trabajo simplificado que admite el desarrollo y la implementación de IA locales y en la nube [3] [4] [8].
Citas:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-nounces-dgx-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers
[2] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-park/
[3] https://www.ainvest.com/news/nvidia-unveils-dgx-park-dgx-station-revolutionizing-personal-ai-computing 25503
[4] https://www.edge-ai-vision.com/2025/03/nvidia-nounces-dgx-park-and-dgx-station-personal-ai-computers/
[5] https://www.stocktitan.net/news/nvda/nvidia-nounces-dgx-park-and-dgx-station-personal-ai-vg4pfhn7jedk.html
[6] https://www.ainvest.com/news/nvidia-parks-revolution-personal-ai-computing-meet-dgx-park-dgx-station-2503
[7] https://www.engineering.com/nvidia-unveils-dgx-personal-ai-supercomputers-by-grace-parnwell/
[8] https://itbrief.ca/story/nvidia-unveils-dgx-park-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-new-specialized-desktop-line-for-ai-work
[11] https://www.theverege.com/news/631957/nvidia-dgx-park-station-grace-lackwell-ai-superComputers-gtc