DGX Spark regnes som den minste AI -superdatamaskinen Nvidia har bygget på grunn av sin kompakte design og kraftige evner. Her er nøkkelfaktorene som bidrar til statusen:
1. Kompakt formfaktor: DGX -gnisten er designet for å passe inn i en liten kabinett, og måler omtrent 150 x 150 x 50,5 mm, noe som gjør den sammenlignbar i størrelse med en Mac Mini [6]. Denne kompakte størrelsen gjør at den enkelt kan plasseres på et skrivebord, og gir kraftige AI-muligheter på en rom-effektiv måte.
2. GB10 Grace Blackwell Superchip: I hjertet av DGX Spark er GB10 Grace Blackwell Superchip, som inkluderer en NVIDIA Blackwell GPU med femte generasjons tensorkjerner og FP4-støtte. Denne brikken er spesielt optimalisert for en skrivebordsformfaktor, og sikrer at den leverer høy ytelse mens du opprettholder en liten størrelse [1] [2].
3. Høy ytelse: Til tross for sin lille størrelse, kan DGX-gnisten levere opptil 1000 billioner operasjoner per sekund (topper) av AI-beregning, noe som gjør den egnet for finjustering og kjører avanserte AI-modeller som NVIDIA COSMOS Årsak og GR00T N1-robot-grunnlagsmodeller [2] [5].
4. Unified Memory and Storage: DGX Spark leveres med 128 GB enhetlig systemminne, slik at den kan håndtere AI-modeller med opptil 200 milliarder parametere for inferens og finjustere modeller opptil 70 milliarder parametere. Det tilbyr også opptil 4TB NVME M.2-lagring, og gir god plass til dataintensive AI-applikasjoner [5] [6].
5. Energieffektivitet: Systemet fungerer ved et strømforbruk på bare 170W, noe som gjør det til en energieffektiv løsning for AI-utvikling sammenlignet med større datasentersystemer [5].
6. Avansert interconnect-teknologi: GB10 SuperChip bruker NVIDIA NVLINK-C2C Interconnect-teknologi, som gir en CPU+GPU-koherent minnemodell med betydelig forbedret båndbredde sammenlignet med tradisjonelle PCIE-tilkoblinger. Denne teknologien optimaliserer ytelsen for minneintensive AI-arbeidsmengder [2] [7].
Totalt sett gjør DGX Sparks kombinasjon av kompakt design, høy ytelse og avansert teknologi den den minste, men likevel kraftige AI -superdatamaskinen NVIDIA har utviklet seg, og imøtekommer behovene til forskere, utviklere og dataforskere som trenger robuste AI -evner på stasjonære maskiner.
Sitasjoner:
[1] https://www.theverge.com/news/631957/nvidia-dgx-spark-station-grace-blackwell-ai-supercomputers-GTC
[2] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers
[3] https://arstechnica.com/ai/2025/03/nvidia-announces-dgx-desktop-personal-ai-supercomputers/
[4] https://www.engadget.com/ai/nvidias-spark-desktop-ai-supercomputer-arrives-this-summer-200351998.html
[5] https://www.maginative.com/article/nvidia-unves-dgx-spark-and-dgx-station-desktop-ai-supercomputers-for-the-deoper masses/
[6] https://www.youtube.com/watch?v=_14mvy0kol0
[7] https://www.investing.com/news/company-news/nvidia-launches-personal-ai-supercomputers-for-desktops-93ch-3934971
[8] https://www.digitimes.com/news/a20250319pd227/nvidia-gtc-ai-supercomputing-2025.html
[9] https://redmondmag.com/articles/2025/03/18/nvidia-expands-ai-for-edlerprises.aspx
[10] https://techcrunch.com/2025/03/18/nvidia-announces-two-personal-ai-supercomputers/
[11] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jedy17/nvidia_digits_specs_release_and_renamed_to_dgx/
[12] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-spark/