DGX Spark, недавно представленная NVIDIA, является компактным суперкомпьютером ИИ, разработанным для использования настольных компьютеров, что делает его доступным для широкого спектра разработчиков, исследователей и студентов. Он оснащен Nvidia GB10 Grace Blackwell Superchip, который включает в себя графический процессор Blackwell с тензорными ядрами пятого поколения и поддержкой FP4. Эта конфигурация позволяет DGX Spark доставлять до 1000 триллионов операций в секунду (TOP) вычислений ИИ, что позволяет ему обрабатывать модели ИИ до 200 миллиардов параметров для моделей вывода и тонкой настройки до 70 миллиардов параметров [1] [3] [6].
По сравнению с другими суперкомпьютерами искусственного интеллекта DGX Spark известен своим компактным размером и эффективностью питания, потребляя только 170 Вт. Он использует технологию взаимодействия NVIDIA NVLINK-C2C для предоставления модели памяти CPU+GPU, предлагая пять раз превышает пропускную способность PCIE пятого поколения. Это повышает производительность для рабочих нагрузок искусственного интеллекта, интенсивной памяти [1] [3] [6].
В то время как DGX Spark - самый маленький суперкомпьютер AI, более крупные системы, такие как станция DGX, предлагают более мощные возможности. Станция DGX, также анонсированная NVIDIA, представляет суперхип настольного компьютера GB300 Grace Blackwell Ultra с 784 ГБ когерентного пространства памяти, что делает ее более подходящим для крупномасштабных задач обучения и вывода [1] [4].
В более широком ландшафте суперкомпьютерного искусства AI системы, такие как Andromeda, разработанные Cerebras, могут похвастаться впечатляющими возможностями с 13,5 миллионами сердечников и производительности по сравнению с Exaflop с 16-битной половиной точностью. Andromeda примечательна своим быстрым временем сборки и экономической эффективностью по сравнению с традиционными суперкомпьютерами [2].
В верхнем конце суперкомпьютерного спектра находятся такие системы, как Эль -Капитан, Фронта и Аврора, которые являются машинами Exascale, способными выполнять более миллиардов расчетов в секунду. Эти суперкомпьютеры в основном используются для крупномасштабных научных симуляций и задач искусственного интеллекта, но не предназначены для использования настольных компьютеров [5].
Уникальное значение DGX Spark заключается в его способности приносить высокопроизводительные вычисления искусственного интеллекта в среду настольных компьютеров, позволяя разработчикам прототип, тонкую настройку и развертывание моделей ИИ локально перед масштабированием в облако или инфраструктуру центра обработки данных с минимальными изменениями кода [1] [6]. Это делает его привлекательным вариантом для исследователей и разработчиков, которые нуждаются в мощных возможностях ИИ без необходимости крупномасштабной инфраструктуры центров обработки данных.
Цитаты:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers
[2] https://singularityhub.com/2022/11/22/this-ai-supercomputer-has-13-5-million-cores-and-was-build-in-just-three-days/
[3.]
[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-lackwell/
[7] https://bgr.com/tech/nvidia-just-announceced-two-new-personal-ai-supercomputers/
[8] https://qz.com/ostplowful-supercomputers-ai-research-1851725834
[9] https://arstechnica.com/ai/2025/03/nvidia-announces-dgx-desktop-personal-ai-supercomputers/