NVIDIA DGX Spark, trước đây được gọi là Project Digits, là một máy tính để bàn phát triển AI nhỏ gọn và tiết kiệm năng lượng được thiết kế để mang điện toán AI hiệu suất cao cho các nhà nghiên cứu, nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển. Hiệu quả sức mạnh của nó ảnh hưởng đáng kể đến việc sử dụng của nó trong phát triển AI theo nhiều cách:
1. Hiệu quả năng lượng: DGX Spark hoạt động với mức tiêu thụ điện năng chỉ 170W, thấp đáng kể đối với hệ thống có khả năng cung cấp tới 1.000 nghìn tỷ hoạt động mỗi giây (TOPS) của AI tính toán công suất [2] [8]. Hiệu quả này cho phép các nhà phát triển chạy các mô hình AI phức tạp cục bộ mà không cần các trung tâm dữ liệu quy mô lớn, giảm chi phí năng lượng và tác động môi trường.
2. Khả năng truy cập: Hiệu quả năng lượng và yếu tố hình thức nhỏ gọn giúp DGX Spark có thể truy cập được với phạm vi rộng hơn của người dùng, bao gồm cả những người trong các tổ chức nhỏ hơn hoặc các công ty khởi nghiệp có thể không có quyền truy cập vào tài nguyên trung tâm dữ liệu rộng lớn. Khả năng tiếp cận này được tăng cường hơn nữa bởi mức giá tương đối giá cả phải chăng, ước tính khoảng $ 3.000 [11].
3. Tính linh hoạt và tính di động: Kích thước nhỏ gọn của DGX Spark và mức tiêu thụ năng lượng thấp cho phép dễ dàng di chuyển hoặc thiết lập trong các môi trường khác nhau, cung cấp tính linh hoạt cho các nhà phát triển cần làm việc trong các cài đặt khác nhau. Tính linh hoạt này rất quan trọng đối với các ứng dụng cạnh trong đó cần xử lý thời gian thực mà không cần phụ thuộc vào các trung tâm dữ liệu tập trung [3].
4. Tích hợp liền mạch với các dịch vụ đám mây: Mặc dù khả năng tính toán cục bộ, DGX Spark tích hợp liền mạch với NVIDIA DGX Cloud và các nền tảng đám mây khác, cho phép các nhà phát triển dễ dàng mở rộng khối lượng công việc của họ khi cần. Sự tích hợp này được tạo điều kiện bởi nền tảng AI đầy đủ của NVIDIA, cho phép các mô hình được chuyển từ máy tính để bàn sang cơ sở hạ tầng đám mây với các điều chỉnh mã tối thiểu [1] [10].
5. Hỗ trợ cho các mô hình AI nâng cao: DGX Spark hỗ trợ các mô hình AI với tới 200 tỷ thông số để suy luận và lên tới 70 tỷ thông số để tinh chỉnh, nhờ GB10 Grace Blackwell Superchip và 128GB bộ nhớ thống nhất [2] [8]. Khả năng này rất cần thiết để phát triển và tinh chỉnh các mô hình AI phức tạp trong các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe và tài chính, trong đó xử lý dữ liệu thời gian thực là rất quan trọng [3].
Tóm lại, hiệu quả năng lượng của DGX Spark làm cho nó trở thành một công cụ lý tưởng để phát triển AI bằng cách cung cấp một giải pháp hiệu quả về chi phí, linh hoạt và thân thiện với môi trường, có thể xử lý khối lượng công việc AI phức tạp tại địa phương, đồng thời tích hợp tốt với các dịch vụ đám mây cho khả năng mở rộng.
Trích dẫn:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers
.
[3] https://www.ainvest.com/news/nvidia-unveils-dgx-spark-dgx-station-revolutionizing-personal-ai-computing-2503
.
.
[6] https://redmondmag.com/Articles/2025/03/18/NVIDIA-Expands-AI-for-Enterprises.aspx
[7] https://www.arista.com/assets/data/pdf/Whitepapers/NVIDIA-WP-Scaling-DL-with-Matrix-DGX-1-W03WP201904.pdf
.
[9] https://www.digitimes.com/news/a20250319PD227/nvidia-gtc-ai-supercomputing-2025.html
.
[11] https://www.youtube.com/watch?v=KRBH0VON-2A