O DGX Spark é considerado o menor supercomputador de IA que a NVIDIA foi construído devido ao seu design compacto e recursos poderosos. Aqui estão os principais fatores que contribuem para seu status:
1. Fator de forma compacto: A faísca DGX foi projetada para se encaixar em um pequeno gabinete, medindo aproximadamente 150 x 150 x 50,5 mm, tornando -o comparável em tamanho a um MAC mini [6]. Esse tamanho compacto permite que ele seja facilmente colocado em uma área de trabalho, fornecendo poderosos recursos de IA de maneira eficiente em termos de espaço.
2. GB10 GRACE BLACKWELL SUPERCHIP: No coração do DGX Spark está o GB10 Grace Blackwell Superchip, que inclui uma GPU NVIDIA Blackwell com núcleos de tensor de quinta geração e suporte FP4. Este chip é otimizado especificamente para um fator de forma de desktop, garantindo que ofereça alto desempenho, mantendo um tamanho pequeno [1] [2].
3. Alto desempenho: Apesar de seu tamanho pequeno, o DGX Spark pode oferecer até 1.000 trilhões de operações por segundo (tops) de computação de IA, tornando-o adequado para ajustes finos e execução de modelos avançados de IA, como os modelos NVIDIA Cosmos Rotater e Gr00T N1 Robot Foundational [2] [5].
4. Memória e armazenamento unificadas: o DGX Spark vem com 128 GB de memória unificada do sistema, permitindo que ele lide com modelos de IA com até 200 bilhões de parâmetros para inferência e modelos de ajuste fino de até 70 bilhões de parâmetros. Ele também oferece até 4 TB do armazenamento NVME M.2, fornecendo amplo espaço para aplicativos de IA intensivos em dados [5] [6].
5. Eficiência energética: O sistema opera com um consumo de energia de apenas 170W, tornando-o uma solução eficiente em termos de energia para o desenvolvimento da IA em comparação com sistemas de data center maiores [5].
6. Tecnologia avançada de interconexão: o GB10 SuperChip usa a tecnologia de interconexão NVIDIA NVLink-C2C, que fornece um modelo de memória CPU+GPU-coerente com largura de banda significativamente aprimorada em comparação com as conexões tradicionais do PCIE. Essa tecnologia otimiza o desempenho para cargas de trabalho de IA intensivas em memória [2] [7].
No geral, a combinação de design compacto do DGX Spark, alto desempenho e tecnologia avançada o torna o menor e poderoso supercomputador de IA que a NVIDIA se desenvolveu, atendendo às necessidades de pesquisadores, desenvolvedores e cientistas de dados que exigem recursos de IA robustos em seus desktops.
Citações:
[1] https://www.theverge.com/news/631957/nvidia-dgx-stark-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-skesktop-ai-supercomputer-arrives-this-summer-200351998.html
[5] https://www.maginative.com/article/nvidia-unveils-dgx-spark-and-dgx-station-desktop-ai-supercomputers-for-the-developer-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-ermerprises.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_released_and_renamed_to_dgx/
[12] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-park/