DGX Spark ، الذي تم الكشف عنه مؤخرًا بواسطة NVIDIA ، هو حاسوب من AI Supercance مدمج مصمم لاستخدام سطح المكتب ، مما يجعله في متناول مجموعة واسعة من المطورين والباحثين والطلاب. يتم تشغيله بواسطة Nvidia GB10 Grace Blackwell Superchip ، والذي يتضمن GPU Blackwell مع النوى الموترات من الجيل الخامس ودعم FP4. يسمح هذا التكوين DGX Spark بتوصيل ما يصل إلى 1000 تريليون عملية في الثانية (TOPS) من حساب الذكاء الاصطناعى ، مما يتيح لها التعامل مع نماذج الذكاء الاصطناعى تصل إلى 200 مليار معلمة للاستدلال ونماذج نماذج تصل إلى 70 مليار معلمة [1] [3] [6].
بالمقارنة مع أجهزة الكمبيوتر العملاقة الأخرى من الذكاء الاصطناعي ، فإن DGX Spark ملحوظة لحجمها المدمج وكفاءة الطاقة ، وتستهلك 170 واط فقط. يستخدم تقنية NVIDIA NVLINK-C2C Interconnect لتوفير نموذج ذاكرة CPU+GPU-CHERENT ، مما يوفر خمسة أضعاف عرض النطاق الترددي من PCIE من الجيل الخامس. هذا يعزز الأداء لأعباء العمل المكثفة للذاكرة [1] [3] [6].
على الرغم من أن DGX Spark هي أصغر الحاسبات الفائقة منظمة العفو الدولية ، فإن أنظمة أكبر مثل محطة DGX توفر إمكانات أكثر قوة. تتميز محطة DGX ، التي أعلنتها أيضًا من قبل NVIDIA ، بمحطة سطح المكتب Grace Grace Blackwell Ultra مع مساحة الذاكرة المتماسكة 784 جيجابايت ، مما يجعلها أكثر ملاءمة لمهام التدريب والاستدلال على نطاق واسع [1] [4].
في المناظر الطبيعية الأوسع لحوس الذكاء الاصطناعي ، تفتخر أنظمة مثل Andromeda ، التي طورتها الدماغ ، قدرات رائعة مع 13.5 مليون نوى وأداء على exaflop عند دقة نصف 16 بت. Andromeda ملحوظ لوقت التجميع السريع وفعالية التكلفة مقارنة مع أجهزة الكمبيوتر العملاقة التقليدية [2].
في الطرف العلوي من طيف الحوسبة الفائقة ، توجد أنظمة مثل El Capitan و Frontier و Aurora ، وهي آلات Exascale قادرة على أداء أكثر من مليار حساب في الثانية. تستخدم هذه الحواسيب الفائقة في المقام الأول في عمليات المحاكاة العلمية على نطاق واسع ومهام الذكاء الاصطناعى ولكنها ليست مصممة لاستخدام سطح المكتب [5].
تكمن القيمة الفريدة لـ DGX Spark في قدرتها على جلب حوسبة AI عالية الأداء إلى بيئة سطح المكتب ، مما يسمح للمطورين بالنموذج الأولي ، وضبطه ، ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي محليًا قبل التحجيم إلى البنية التحتية السحابية أو مركز البيانات مع تغيير الحد الأدنى من الكود [1] [6]. هذا يجعله خيارًا جذابًا للباحثين والمطورين الذين يحتاجون إلى إمكانات قوية من الذكاء الاصطناعي دون الحاجة إلى البنية التحتية على نطاق واسع لمركز البيانات.
الاستشهادات:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-tation-personal-ai-copters
[2 "
[3] https://www.maginative.com/article/nvidia-unveils-dgx-spark-and-dgx-desktop-ai-supercomputers-for-the-developer-masses/
[4)
[5] https://www.livescience.com/technology/computing/top-most-powerful-supercomputers
[6]
[7]
[8] https://qz.com/fort-powerful-supercomputers-ai-research-1851725834
[9]