NVIDIA DGX SPARK是一种强大的AI超级计算机，旨在处理高性能计算任务，包括AI模型部署和实验。它具有GB10 Grace Blackwell SuperChip，每秒提供多达1,000万亿的操作，使其适合要求AI工作负载[1] [3]。但是，DGX Spark是否可以同时处理来自多个来源的实时数据，取决于几个因素，包括系统的特定体系结构以及它如何与数据摄入工具集成。
###处理实时数据
DGX SPARK已针对边缘计算进行了优化，从而使AI计算更接近生成数据的位置。这可以减少潜伏期并增强用户体验，这对需要实时处理的应用程序有益，例如智能城市技术和医疗保健诊断[1]。但是，同时从多个来源处理实时数据通常需要与流数据平台集成。
###与流平台集成
虽然DGX Spark本身并未专门设计为流数据平台，但它可以与处理实时数据流的系统集成。例如，诸如Apache Kafka和Apache Spark流等技术通常用于实时数据处理。这些平台可以从多个来源获取数据并实时处理，但是它们需要与DGX Spark集成以利用其用于AI任务的计算功能[4] [6]。
###可伸缩性和性能
DGX Spark的紧凑型外形和高性能功能使其成为AI开发的强大工具。它支持与NVIDIA的全栈AI平台无缝集成，使用户可以将模型从台式机转移到云或数据中心基础架构，并具有最小的代码更改[3]。这种可伸缩性对于处理大型AI模型至关重要，并且在处理实时数据流时可能是有益的，只要数据摄入和处理由兼容的流媒体平台管理。
＃＃＃ 结论
尽管DGX Spark并非固有地直接处理实时数据流，但它可以是包括流数据平台的更广泛体系结构的一部分。通过将DGX SPARK与Apache Kafka和Spark流的技术集成在一起，用户可以利用其功能强大的AI计算功能来处理来自多个来源的实时数据。但是，特定的实现将取决于这些系统的集成以及如何配置它们以无缝合作。
引用：
[1] https://opentools.ai/news/nvidia-unleashes-the-future-with-personal-ai-supercomputers
[2] https://spark.apache.org/docs/latest/sonstrucd-streaming-programming-guide.html
[3] https://www.ainvest.com/news/nvidia-unveils-dgx-spark-dgx-dgx-station-revolution-personal-ai-ai-computing-2503
[4] https://stackoverflow.com/questions/58172433/can-kafka-spark-streamstreaming-pair-be-be-be-both-both-batchreal time-data
[5] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers
[6] https://www.databricks.com/blog/processing-data-simimultane-multiple-streaming-platforms-using-delta live-live-live
[7] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-spark/
[8] https://www.nvidia.com/en-us/ai-data-science/spark-ebook/spark-app-app-execution/