Sparkul DGX este considerat cel mai mic supercomputer AI pe care Nvidia l -a construit datorită designului său compact și capacităților puternice. Iată factorii cheie care contribuie la statutul său:
1. Factorul de formă compactă: scânteia DGX este proiectată pentru a se încadra într -o incintă mică, măsurând aproximativ 150 x 150 x 50,5 mm, ceea ce o face comparabilă ca mărime cu un Mac Mini [6]. Această dimensiune compactă îi permite să fie plasată cu ușurință pe un desktop, oferind capacități AI puternice într-un mod eficient pentru spațiu.
2. GB10 Grace Blackwell Superchip: Af The Heart of the DGX Spark este GB10 Grace Blackwell Superchip, care include un GPU Nvidia Blackwell cu nuclee de tensiune din a cincea generație și suport FP4. Acest cip este optimizat în mod special pentru un factor de formă desktop, asigurându -se că oferă performanțe ridicate, menținând în același timp o dimensiune mică [1] [2].
3. Performanță ridicată: În ciuda dimensiunilor sale mici, DGX Spark poate furniza până la 1.000 de trilioane de operații pe secundă (topuri) de calcul AI, ceea ce îl face potrivit pentru reglarea fină și rularea modelelor avansate de AI, cum ar fi Nvidia Cosmos Reason și GR00T N1 Robot Foundational Models [2] [5].
4. Memorie și stocare unificată: Spark DGX vine cu 128 GB de memorie de sistem unificată, permițându-i să gestioneze modele AI cu până la 200 de miliarde de parametri pentru modele de inferență și reglare fină de până la 70 de miliarde de parametri. De asemenea, oferă până la 4TB de stocare NVME M.2, oferind un spațiu suficient pentru aplicații AI cu intensitate de date [5] [6].
5. Eficiență energetică: sistemul funcționează la un consum de energie de doar 170W, ceea ce îl face o soluție eficientă din punct de vedere energetic pentru dezvoltarea AI în comparație cu sistemele mai mari de centru de date [5].
6. Tehnologie de interconectare avansată: GB10 Superchip folosește tehnologia de interconectare NVIDIA NVLink-C2C, care oferă un model de memorie coerent CPU+GPU, cu lățime de bandă îmbunătățită semnificativ în comparație cu conexiunile tradiționale PCIe. Această tehnologie optimizează performanța pentru sarcini de lucru cu AI intensiv în memorie [2] [7].
În general, combinația DGX Spark de proiectare compactă, performanță ridicată și tehnologie avansată îl face cel mai mic, dar puternic supercomputer AI NVIDIA, a dezvoltat, satisfacând nevoile cercetătorilor, dezvoltatorilor și oamenilor de știință de date care necesită capacități de AI robuste pe desktop -urile lor.
Citări:
[1] https://www.theverge.com/news/631957/nvidia-dgx-spark-station-grace-blackwell-ai-supercomputers-gtc
[2] https://nvidianeews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-station-personal-A-computers
[3] https://arstechna.com/ai/2025/03/nvidia-announces-dgx-desktop-personal-AI-supercomputers/
]
[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-enterpriss.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-spark/