„DGX Spark“, neseniai „NVIDIA“ atidengtas, yra kompaktiškas AI superkompiuteris, skirtas naudoti darbalaukio naudojimui, todėl jis yra prieinamas įvairiems kūrėjams, tyrėjams ir studentams. Jį maitina „NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip“, kuriame yra „Blackwell GPU“ su penktosios kartos tenzoriniais šerdimis ir FP4 atrama. Ši konfigūracija leidžia „DGX Spark“ atlikti iki 1000 trilijonų operacijų per sekundę (viršūnes) AI skaičiavimo, leidžiančią jai valdyti AI modelius iki 200 milijardų parametrų, kad būtų galima nustatyti išvadų ir tikslinių modelių modelius iki 70 milijardų parametrų [1] [3] [6].
Palyginti su kitais AI superkompiuteriais, „DGX Spark“ pasižymi kompaktišku dydžiu ir energijos efektyvumu, sunaudojant tik 170 W. Jis naudoja „NVIDIA NVLINK-C2C“ sujungimo technologiją, kad būtų pateiktas CPU+GPU-Coherent atminties modelis, siūlantis penkis kartus didesnį penktosios kartos PCIE pralaidumą. Tai padidina atminties reikalaujančių AI darbo krūvių našumą [1] [3] [6].
Nors „DGX Spark“ yra mažiausias AI superkompiuteris, didesnės sistemos, tokios kaip DGX stotis, siūlo galingesnes galimybes. „NVIDIA“ taip pat paskelbtoje „DGX“ stotyje yra „GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip“ su 784 GB nuoseklios atminties erdvės, todėl ji yra tinkamesnė didelio masto mokymo ir išvadų užduotims [1] [4].
Platesniame AI superkompiuterių kraštovaizdyje, tokiose sistemose kaip „Andromeda“, sukurtos smegenų, gali pasigirti įspūdingomis galimybėmis su 13,5 milijono šerdžių ir našumas per „Exaflop“ esant 16 bitų pusės tikslumui. „Andromeda“ pasižymi greitu surinkimo laiku ir ekonomiškumu, palyginti su tradiciniais superkompiuteriais [2].
Viršutiniame superkompiuterių spektro gale yra tokios sistemos kaip „El Capitan“, „Frontier“ ir „Aurora“, kurios yra „Exascale“ mašinos, galinčios atlikti daugiau nei milijardą milijardo skaičiavimų per sekundę. Šie superkompiuteriai pirmiausia naudojami didelio masto moksliniams modeliavimams ir AI užduotims, tačiau nėra skirtos naudoti staliniams kompiuteriams [5].
Unikali „DGX Spark“ vertė yra jos sugebėjimas į darbalaukio aplinką atnešti aukštos kokybės AI skaičiavimą, leidžiančią kūrėjams atlikti prototipą, tiksliai suderinti ir diegti AI modelius vietoje prieš keičiant debesies ar duomenų centro infrastruktūrą su minimaliais kodo pakeitimais [1] [6]. Tai daro jį patrauklia galimybe tyrėjams ir kūrėjams, kuriems reikalingos galingos AI galimybės, nereikia didelio masto duomenų centro infrastruktūros.
Citatos:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-park-and-dgx-station-personal-ai-computers
[2] https://singularityhub.com/2022/11/22/this-ai-supercomputer-has-13-5-million-cores-and-was-iniilt-in-just-tre-days/
[3] https://www.maginative.com/article/nvidia-unveils-dgx-park-and-dgx-station-desktop-ai-supercomputers-for-the-developer-masses/
[4] https://www.notebookcheck.net/nvidia-unveils-dgx-stiation-desktop-ai-sppercomputer-with-72-core-cpu-and-blackwell-ultra gpu.981669.0.html
[5] https://www.livescience.com/technology/computing/top-mont-oterfulful-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/stom-ox-oterfulful-supercomputers-ai-research-1851725834
[9] https://arstechnica.com/ai/2025/03/nvidia-announces-dgx-desktop-personal-ai-supercomputers/