作为世界上最小的AI超级计算机，NVIDIA DGX SPARK提供了几种功率效率优势，这些优势在机器人技术应用中尤其有利。这是一些关键方面：
1。紧凑的外形和功耗：DGX Spark旨在适合紧凑的外形，这是空间有限的机器人应用程序的理想选择。它以仅170W的功耗工作，其功耗明显低于较大的AI计算系统[7]。这种低功耗对于机器人技术至关重要，因为它可以降低热量产生和能源成本，从而在各种环境中更有效地运行。
2。与Grace Blackwell建筑的优化性能：DGX Spark由NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip提供动力，其中包括带有第五代张量芯和FP4支持的Blackwell GPU。该体系结构针对AI工作负载进行了优化，可为AI计算的每秒(顶部)提供多达1,000万亿的操作[1] [4]。该体系结构的效率可确保该系统提供高性能的同时最大程度地减少功率浪费，这对于需要精确和能源效率的机器人应用至关重要。
3。NVLINK-C2C互连技术：GB10 SuperChip使用NVIDIA NVLINK-C2C互连技术，该技术提供了CPU+GPU-Coherent存储器模型。该技术提供了第五代PCIE的带宽5倍，优化了GPU和CPU之间的数据传输[1] [10]。有效的数据传输减少了对冗余计算的需求，并通过确保快速有效地处理数据来最大程度地减少功耗。
4。与云基础架构的无缝集成：DGX Spark允许用户无缝将其AI模型从桌面移动到NVIDIA DGX云或其他具有最小代码更改的加速云基础架构[1] [6]。这种灵活性意味着机器人开发人员可以在DGX Spark上本地原型和微调模型进行原型和微调模型，然后将它们部署在云环境中，以进行大规模处理，从而减少了对本地设备上连续的高功率计算的需求。
5。对高级AI模型的支持：DGX Spark支持对先进的AI模型进行微调和推断，例如Nvidia Cosmos Reason World Foundy Foundy Model和NVIDIA GR00T N1 N1 Robot Foundation模型[1] [11]。这些模型可用于通过提供复杂的AI功能，同时利用DGX Spark的功率效率来增强机器人技术应用。
总而言之，DGX Spark通过其紧凑的设计，优化的性能架构，有效的数据传输技术，无缝的云集成以及对高级AI模型的支持，为机器人技术提供了功率效率优势。这些功能使其成为试图增强AI功能的机器人技术开发人员而不损害能源效率的理想选择。
引用：
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers
[2] https://itbrief.ca/story/nvidia-unveils-dgx-spark-dgx-dgx-station-ai-desktops
[3] https://www.supercluster.blog/p/6-ai-supercluster-nvidia-dgx-h100
[4] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-spark/
[5] https://www.theverge.com/news/631957/nvidia-dgx-spark-spark-station-grace-brace-blackwell-ai-supercomputers-gtc
[6] https://www.ainvest.com/news/nvidia-unveils-dgx-spark-dgx-dgx-station-revolution-personal-ai-computing-2503/
[7] https://www.maginative.com/article/nvidia-unveils-dgx-spark-spark-and-dgx-station-desktop-ai-supercomputers-for the-developer-masses/
[8] https://techcrunch.com/2025/03/18/nvidia-announces-two-personal-ai-supercomputers/
[9] https://www.fibermall.com/blog/dgx-gh200.htm
[10] https://www.engineering.com/nvidia-unveils-dgx-personal-ai-supercomputers-by-by-grace-by-by-grace-blackwell/
[11] https://www.techpowerup.com/334300/nvidia-announces-dgx-spark-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers