NVIDIA DGX SPARK不是传统的GPU模型，而是由NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip提供动力的紧凑型AI超级计算机。该超级芯片包括一个带有第五代张量芯的Blackwell GPU并支持FP4，该芯片可针对AI工作负载(例如微调和推理)进行了优化。虽然DGX Spark本身不是GPU模型，但其GPU组件旨在处理苛刻的AI任务，包括可以使用TensorFlow运行的任务。
TensorFlow可用于支持AI开发和部署的DGX Spark等系统。但是，在传统的GPU模型方面，并未明确详细介绍Tensorflow与DGX Spark GPU的特定兼容性。取而代之的是，DGX Spark旨在与NVIDIA的全栈AI平台无缝地工作，从而使用户可以在本地或在云中开发和部署AI模型，并以最少的调整。
对于在NVIDIA GPU上运行TensorFlow，通常可以使用任何支持CUDA的NVIDIA GPU。 DGX Spark的GPU是Grace Blackwell架构的一部分，该体系结构针对AI任务进行了优化，并包含诸如NVLink-C2C互连技术之类的功能，以增强内存带宽。该设置有利于运行TensorFlow和其他AI框架，尽管可能需要使用基于Ubuntu Linux的NVIDIA自定义DGX OS。
总而言之，尽管DGX Spark不使用传统的NVIDIA GPU模型，例如GeForce或Quadro系列，但由于其支持NVIDIA的AI-AICOCE TECHENOLOGIES和软件堆栈，其集成的Blackwell GPU与Tensorflow之类的AI框架兼容。
引用：
[1] https://www.theverge.com/news/631957/nvidia-dgx-spark-spark-station-grace-brace-blackwell-ai-supercomputers-gtc
[2] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers
[3] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-station-a-new-pecialized-desktop-line-for-ai-work
[4] https://nvidia-merlin.github.io/merlin/main/main/support_matrix/support_matrix_merlin_merlin_tensorflow_training.html
[5] https://www.nvidia.com/en-us/ai-data-science/spark-ebook/gpu-accelerated-spark-3/
[6] https://www.constellationr.com/blog-news/insights/nvidia-launches-dgx-spark-dgx-dgx-dgx-personal-ai-ai-supercuptusters
[7] https://www.reddit.com/r/cuda/comments/1fcal2c/soo_can_i_i_train_ai_models_tensorflow_etc_using_my/
[8] https://www.arista.com/assets/data/pdf/whitepapers/nvidia-wp-scaling-dl-with-with-matrix-matrix-dgx-1-w03wp201904.pdf
[9] https://www.tensorflow.org/guide/gpu