DGX Spark, нещодавно оприлюднений NVIDIA, - це компактний суперкомп'ютер AI, призначений для використання на робочому столі, що робить його доступним для широкого кола розробників, дослідників та студентів. Він працює від Nvidia GB10 Grace Blackwell Superchip, який включає в себе GPU Blackwell з ядрами тензорів п'ятого покоління та підтримкою FP4. Ця конфігурація дозволяє DGX Spark доставляти до 1000 трильйонів операцій в секунду (верхівки) обчислення AI, що дозволяє йому обробляти моделі AI до 200 мільярдів параметрів для моделей висновку та тонкої настройки до 70 мільярдів параметрів [1] [3] [6].
У порівнянні з іншими суперкомп'ютерами AI, DGX Spark помітна своїми компактними розмірами та енергоефективністю, споживає лише 170 Вт. Він використовує технологію взаємозв'язку NVIDIA NVLINK-C2C, щоб забезпечити модель пам'яті CPU+GPU-когерент, пропонуючи в п'ять разів пропускну здатність PCIE п’ятого покоління. Це підвищує продуктивність для інтенсивних робочих навантажень AI [1] [3] [6].
Хоча DGX Spark є найменшим суперкомп'ютером AI, більші системи, такі як станція DGX, пропонують більш потужні можливості. Станція DGX, також оголошена NVIDIA, має GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip з 784 ГБ когерентного простору пам'яті, що робить його більш придатним для масштабних навчальних та умовних завдань [1] [4].
У більш широкому ландшафті SuperComputing AI, такі системи, як Андромеда, розроблені церебрами, можуть похвалитися вражаючими можливостями з 13,5 мільйонами ядер та продуктивністю над ексафлопом при 16-бітній половині точності. Андромеда помітна своїм швидким часом складання та економічною ефективністю порівняно з традиційними суперкомп'ютерами [2].
У верхньому кінці спектру суперкомп'ютерів знаходяться такі системи, як El Capitan, Frontier та Aurora, які є машинами Exascale, здатними виконувати понад мільярд розрахунків в секунду. Ці суперкомп'ютери в основному використовуються для масштабних наукових симуляцій та завдань AI, але не розроблені для використання на робочому столі [5].
Унікальне значення DGX Spark полягає в його здатності доводити високоефективні обчислення AI до настільного середовища, що дозволяє розробникам прототипу, тонко налаштувати та розгорнути моделі AI локально перед масштабуванням до інфраструктури хмарного або центру обробки даних із мінімальними змінами коду [1] [6]. Це робить його привабливим варіантом для дослідників та розробників, яким потрібні потужні можливості AI без необхідності масштабної інфраструктури центрів обробки даних.
Цитати:
[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-built-in-just-thre-days/
.
[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/power-power-supercomputers-ai-research-1851725834
[9] https://arstechnica.com/ai/2025/03/nvidia-announces-dgx-desktop-personal-ai-supercomputers/