Nvidiaが最近発表したDGX Sparkは、デスクトップを使用するために設計されたコンパクトなAIスーパーコンピューターであり、幅広い開発者、研究者、学生がアクセスできるようにします。 Nvidia GB10 Grace Blackwell Superchipを搭載しています。これには、5世代のテンソルコアとFP4サポートを備えたBlackwell GPUが含まれています。この構成により、DGX SparkはAI計算の1秒あたり最大1,000兆の操作(TOPS)を提供できるようになり、推論モデルのために最大2,000億パラメーターを処理し、最大700億パラメーター[3] [6]を微調整することができます。
他のAIスーパーコンピューターと比較して、DGX Sparkはコンパクトなサイズと電力効率で注目に値し、170Wのみを消費します。 NVIDIA NVLink-C2C Interconnectテクノロジーを使用して、CPU+GPU-Coherentメモリモデルを提供し、5世代のPCIEの帯域幅の5倍を提供します。これにより、メモリ集約型AIワークロードのパフォーマンスが向上します[1] [3] [6]。
DGX Sparkは最小のAIスーパーコンピューターですが、DGXステーションのような大型システムはより強力な機能を提供します。 NVIDIAによって発表されたDGXステーションは、784GBのコヒーレントメモリスペースを備えたGB300 Grace Blackwell Ultra Desktop SuperChipを備えており、大規模なトレーニングと推論タスクにより適しています[1] [4]。
AIスーパーコンピューティングのより広い風景では、セレブラスによって開発されたAndromedaのようなシステムは、1350万のコアと16ビットの半精度でのエクスフロップにわたってパフォーマンスを備えた印象的な機能を誇っています。 Andromedaは、従来のスーパーコンピューターと比較して、迅速な組み立て時間と費用対効果で注目に値します[2]。
スーパーコンピューティングスペクトルの上端には、エルピタン、フロンティア、オーロラなどのシステムがあります。これらは、1秒あたり10億個以上の計算を行うことができるエカスケールマシンです。これらのスーパーコンピューターは、主に大規模な科学シミュレーションとAIタスクに使用されますが、デスクトップの使用には設計されていません[5]。
DGX Sparkのユニークな価値は、デスクトップ環境に高性能AIコンピューティングをもたらし、開発者が最小限のコード変更で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スケーリングする前に、AIモデルを局所的にプロトタイプ、微調整、展開できるようにする能力にあります[1] [6]。これにより、大規模なデータセンターインフラストラクチャを必要とせずに強力なAI機能を必要とする研究者と開発者にとって魅力的なオプションになります。
引用：
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-Announces-dgx-spark-and-dgx-station-seranal-ai-ai-computers
[2] https://singularityhub.com/2022/11/22/this-ai-supercomputer-has-13-5million-cores-そしてそれは3-5-5-5mily-three-ydays/
[3] https://www.maginative.com/article/nvidia-unveils-dgx-spark-and-dgx-station-desktop-ai-supercomputers/-the-developer-masses/
[4] https://www.notebookcheck.net/nvidia-unveils-dgx-station-desktop-ai-supercomputer with-72-core-cpu-and-blackwell-ultra-gpu.981669.0.html
[5] https://www.livescience.com/technology/computing/top-most-powerful-supercomputers
[6] https://www.engineering.com/nvidia-unveils-dgx-personal-ai-supercomputers-by-grace-blackwell/
[7] https://bgr.com/tech/nvidia-just-Announced-two-new-personal-ai-supercomputers/
[8] https://qz.com/most-powerful-supercomputers-ai-research-1851725834
[9] https://arstechnica.com/ai/2025/03/nvidia-announces-dgx-desktop-personal-ai-supercomputers/