DGX Spark ซึ่งเพิ่งเปิดตัวโดย Nvidia เป็นซูเปอร์คอมพิวเตอร์ AI ขนาดกะทัดรัดที่ออกแบบมาสำหรับการใช้เดสก์ท็อปทำให้สามารถเข้าถึงนักพัฒนานักวิจัยและนักเรียนได้หลากหลาย มันใช้พลังงานจาก Nvidia GB10 Grace Blackwell Superchip ซึ่งรวมถึง Blackwell GPU ที่มีแกนเทนเซอร์รุ่นที่ห้าและการสนับสนุน FP4 การกำหนดค่านี้ช่วยให้ DGX Spark ส่งมอบการดำเนินการมากถึง 1,000 ล้านล้านต่อวินาที (ท็อปส์ซู) ของการคำนวณ AI ทำให้สามารถจัดการกับโมเดล AI ได้สูงสุด 200 พันล้านพารามิเตอร์สำหรับการอนุมานและปรับแต่งแบบจำลองได้มากถึง 70 พันล้านพารามิเตอร์ [1] [3] [6]
เมื่อเปรียบเทียบกับซูเปอร์คอมพิวเตอร์ AI อื่น ๆ DGX Spark มีความโดดเด่นสำหรับขนาดขนาดกะทัดรัดและประสิทธิภาพการใช้พลังงานโดยใช้เวลาเพียง 170W มันใช้เทคโนโลยีการเชื่อมต่อระหว่างกันของ NVIDIA NVLINK-C2C เพื่อจัดทำโมเดลหน่วยความจำ CPU+GPU-con-con-con-con-con-con-coherent ซึ่งนำเสนอแบนด์วิดธ์ห้าเท่าของ PCIe รุ่นที่ห้า สิ่งนี้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับเวิร์กโหลด AI ที่ใช้หน่วยความจำ [1] [3] [6]
ในขณะที่ DGX Spark เป็นซูเปอร์คอมพิวเตอร์ AI ที่เล็กที่สุดระบบขนาดใหญ่เช่นสถานี DGX มีความสามารถที่ทรงพลังกว่า สถานี DGX ซึ่งประกาศโดย Nvidia ยังมี GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip พร้อมพื้นที่หน่วยความจำที่สอดคล้องกัน 784GB ทำให้เหมาะสำหรับการฝึกอบรมขนาดใหญ่และการอนุมาน [1] [4]
ในภูมิทัศน์ที่กว้างขึ้นของ AI supercomputing ระบบเช่น Andromeda พัฒนาโดยสมองมีความสามารถที่น่าประทับใจด้วย 13.5 ล้านคอร์และประสิทธิภาพเหนือ Exaflop ที่ความแม่นยำครึ่งบิต Andromeda มีความโดดเด่นสำหรับเวลาการประกอบอย่างรวดเร็วและความคุ้มค่าเมื่อเทียบกับซูเปอร์คอมพิวเตอร์แบบดั้งเดิม [2]
ที่ปลายด้านบนของสเปกตรัมซูเปอร์คอมพิวเตอร์เป็นระบบเช่น El Capitan, Frontier และ Aurora ซึ่งเป็นเครื่องจักรที่มีความสามารถในการคำนวณมากกว่าพันล้านพันล้านต่อวินาที ซูเปอร์คอมพิวเตอร์เหล่านี้ส่วนใหญ่ใช้สำหรับการจำลองทางวิทยาศาสตร์ขนาดใหญ่และงาน AI แต่ไม่ได้ออกแบบมาสำหรับการใช้เดสก์ท็อป [5]
คุณค่าที่เป็นเอกลักษณ์ของ DGX Spark นั้นอยู่ที่ความสามารถในการนำการคำนวณ AI ประสิทธิภาพสูงไปยังสภาพแวดล้อมเดสก์ท็อปช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างต้นแบบปรับแต่งและปรับใช้โมเดล AI ในเครื่องก่อนปรับขนาดเป็นคลาวด์หรือโครงสร้างพื้นฐานศูนย์ข้อมูลด้วยการเปลี่ยนแปลงรหัสน้อยที่สุด [1] [6] สิ่งนี้ทำให้เป็นตัวเลือกที่น่าสนใจสำหรับนักวิจัยและนักพัฒนาที่ต้องการความสามารถ AI ที่ทรงพลังโดยไม่จำเป็นต้องมีโครงสร้างพื้นฐานศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่
การอ้างอิง:
[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-13-5-5-3-5-3 ล้าน-cores-and-was-built-in-just-hree-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-supercomputercomputer-72-core-cpu- และ 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-announce-two-new-personal-ai-supercomputers/
[8] https://qz.com/most-powerfulfulful-supercomputers-ai-research-1851725834
[9] https://arstechnica.com/ai/2025/03/nvidia-announces-dgx-desktop-personal-ai-supercomputers/