NVIDIA가 최근에 공개 한 DGX Spark는 데스크톱 사용을 위해 설계된 소형 AI 슈퍼 컴퓨터로 광범위한 개발자, 연구원 및 학생이 액세스 할 수 있습니다. NVIDIA GB10 GRACE BLACKWELL SUPERCHIP에 의해 구동되며, 여기에는 5 세대 텐서 코어가 장착 된 Blackwell GPU 및 FP4 지원이 포함됩니다. 이 구성을 통해 DGX Spark는 AI Compute의 초당 최대 1 조 1 조 개의 작업 (Tops)을 전달하여 최대 70 억 개의 매개 변수의 추론 및 미세 조정을위한 AI 모델을 처리 할 수 있습니다 [1] [3] [6].
다른 AI 슈퍼 컴퓨터와 비교할 때 DGX Spark는 컴팩트 한 크기 및 전력 효율로 유명하며 170W 만 소비합니다. NVIDIA NVLINK-C2C 인터커넥트 기술을 사용하여 CPU+GPU 캐리 런트 메모리 모델을 제공하여 5 세대 PCIE의 대역폭의 5 배를 제공합니다. 이것은 메모리 집약적 인 AI 워크로드의 성능을 향상시킨다 [1] [3] [6].
DGX Spark는 가장 작은 AI 슈퍼 컴퓨터이지만 DGX 스테이션과 같은 더 큰 시스템은보다 강력한 기능을 제공합니다. NVIDIA가 발표 한 DGX 스테이션은 784GB의 일관된 메모리 공간을 갖춘 GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip을 특징으로하여 대규모 교육 및 추론 작업에 더 적합합니다 [1] [4].
AI SuperComputing의 광범위한 환경에서 Cerebras가 개발 한 Andromeda와 같은 시스템은 1350 만 코어와 16 비트 절반 정밀도의 Exaflop보다 성능을 자랑합니다. Andromeda는 전통적인 슈퍼 컴퓨터에 비해 빠른 조립 시간과 비용 효율성으로 유명합니다 [2].
슈퍼 컴퓨팅 스펙트럼의 최상위에는 El Capitan, Frontier 및 Aurora와 같은 시스템이 있으며,이 시스템은 초당 10 억 개의 계산을 수행 할 수있는 Exascale 기계입니다. 이 슈퍼 컴퓨터는 주로 대규모 과학 시뮬레이션 및 AI 작업에 사용되지만 데스크탑 사용을 위해 설계되지 않았습니다 [5].
DGX Spark의 고유 한 가치는 고성능 AI 컴퓨팅을 데스크탑 환경에 가져 오는 능력에있어 개발자가 클라우드 또는 데이터 센터 인프라로 스케일링하기 전에 개발자가 로컬로 프로토 타입, 미세 조정 및 배포 할 수 있도록합니다 [1] [6]. 이를 통해 대규모 데이터 센터 인프라없이 강력한 AI 기능이 필요한 연구원 및 개발자에게 매력적인 옵션이됩니다.
인용 :
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-pistation-pernal-ai-compupers
[2] https://singularityhub.com/2022/11/22/this-ai-supercomputer-has-13-5-million-cores-buas-built-in-just-three-days/
[3] https://www.maginative.com/article/nvidia-unveils-dgx-spark-and-dgx-station-desktop-ai-supercomputers-for-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-s-by-grace-blackwell/
[7] https://bgr.com/tech/nvidia-just-announcenced-two-new-new-personal-ai-supercomputers/
[8] https://qz.com/mest-powerful-supercomputers-ai-research-1851725834
[9] https://arstechnica.com/ai/2025/03/nvidia-announces-dgx-desktop-sonai-supercomputers/