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安慶市望江縣、梅州市大埔縣、哈爾濱市香坊區(qū)、武漢市硚口區(qū)、梅州市梅江區(qū)、威海市榮成市
保山市施甸縣、汕頭市龍湖區(qū)、懷化市新晃侗族自治縣、黔南長順縣、阜陽市潁上縣
大連市瓦房店市、十堰市竹山縣、焦作市解放區(qū)、鄂州市鄂城區(qū)、梅州市梅縣區(qū)
廣西來賓市合山市、運(yùn)城市絳縣、隨州市廣水市、榆林市橫山區(qū)、德宏傣族景頗族自治州梁河縣、長春市南關(guān)區(qū)、保山市施甸縣、臨高縣博厚鎮(zhèn)、沈陽市鐵西區(qū)、廈門市同安區(qū)
廣西崇左市扶綏縣、荊門市掇刀區(qū)、嘉興市南湖區(qū)、昆明市東川區(qū)、大同市渾源縣、洛陽市欒川縣、昆明市晉寧區(qū)、廣西河池市羅城仫佬族自治縣、廣元市旺蒼縣
臨滄市耿馬傣族佤族自治縣、漢中市留壩縣、盤錦市盤山縣、海東市樂都區(qū)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市阿榮旗、濮陽市臺(tái)前縣、遼陽市宏偉區(qū)、汕頭市潮南區(qū)、新鄉(xiāng)市封丘縣
寶雞市鳳縣、溫州市鹿城區(qū)、甘南臨潭縣、衢州市柯城區(qū)、哈爾濱市五常市
西安市蓮湖區(qū)、長春市農(nóng)安縣、寶雞市鳳翔區(qū)、定安縣嶺口鎮(zhèn)、廣西桂林市興安縣、達(dá)州市通川區(qū)、湛江市遂溪縣
白銀市平川區(qū)、永州市寧遠(yuǎn)縣、臨沂市費(fèi)縣、江門市臺(tái)山市、內(nèi)蒙古赤峰市松山區(qū)、曲靖市馬龍區(qū)、咸陽市旬邑縣、九江市彭澤縣、平?jīng)鍪腥A亭縣
臨汾市霍州市、淄博市周村區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市元寶山區(qū)、重慶市墊江縣、臨高縣皇桐鎮(zhèn)、太原市萬柏林區(qū)
文山文山市、杭州市蕭山區(qū)、廣州市番禺區(qū)、白沙黎族自治縣金波鄉(xiāng)、南昌市進(jìn)賢縣、黃山市黃山區(qū)、定安縣翰林鎮(zhèn)、黔南甕安縣、益陽市安化縣、松原市寧江區(qū)
焦作市山陽區(qū)、廣西河池市羅城仫佬族自治縣、南陽市臥龍區(qū)、寧夏吳忠市鹽池縣、延邊和龍市、商丘市睢陽區(qū)、定安縣黃竹鎮(zhèn)、黑河市嫩江市、德州市齊河縣、杭州市淳安縣
丹東市鳳城市、內(nèi)江市市中區(qū)、自貢市沿灘區(qū)、中山市東升鎮(zhèn)、延安市黃龍縣
金華市浦江縣、鎮(zhèn)江市句容市、汕頭市濠江區(qū)、普洱市景東彝族自治縣、張掖市甘州區(qū)、張掖市肅南裕固族自治縣、河源市龍川縣、成都市邛崍市
中山市坦洲鎮(zhèn)、三亞市海棠區(qū)、寧波市鄞州區(qū)、連云港市東海縣、鄂州市梁子湖區(qū)、連云港市贛榆區(qū)、聊城市高唐縣、南陽市社旗縣、九江市共青城市
雅安市雨城區(qū)、慶陽市正寧縣、晉中市平遙縣、黑河市嫩江市、東莞市清溪鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古興安盟扎賚特旗、榆林市定邊縣、紅河元陽縣、昭通市魯?shù)榭h
撫州市崇仁縣、文山文山市、天津市西青區(qū)、雞西市密山市、濮陽市濮陽縣、嘉興市桐鄉(xiāng)市、內(nèi)蒙古阿拉善盟阿拉善右旗
郴州市桂陽縣、臨汾市堯都區(qū)、黔南福泉市、廣西河池市金城江區(qū)、雙鴨山市寶清縣、濟(jì)寧市兗州區(qū)、臨汾市汾西縣、肇慶市四會(huì)市、德陽市羅江區(qū)、商丘市寧陵縣
韶關(guān)市仁化縣、贛州市贛縣區(qū)、阿壩藏族羌族自治州松潘縣、商丘市睢陽區(qū)、七臺(tái)河市勃利縣、煙臺(tái)市萊山區(qū)
岳陽市平江縣、曲靖市陸良縣、撫州市臨川區(qū)、惠州市博羅縣、陵水黎族自治縣黎安鎮(zhèn)、延安市甘泉縣
贛州市崇義縣、撫州市黎川縣、成都市雙流區(qū)、贛州市南康區(qū)、廣西河池市天峨縣
晉中市昔陽縣、自貢市榮縣、中山市小欖鎮(zhèn)、忻州市代縣、景德鎮(zhèn)市昌江區(qū)、河源市源城區(qū)、北京市豐臺(tái)區(qū)
蘭州市永登縣、宜賓市興文縣、福州市閩侯縣、錦州市黑山縣、雞西市恒山區(qū)
臨汾市鄉(xiāng)寧縣、九江市共青城市、遼源市東豐縣、東方市新龍鎮(zhèn)、寧德市柘榮縣、威海市乳山市、吉林市船營區(qū)、鄭州市二七區(qū)、成都市邛崍市、青島市城陽區(qū)
定安縣定城鎮(zhèn)、溫州市蒼南縣、南陽市臥龍區(qū)、寧夏吳忠市紅寺堡區(qū)、伊春市嘉蔭縣、肇慶市廣寧縣、西寧市城中區(qū)、廣西來賓市合山市、雞西市恒山區(qū)
湛江市徐聞縣、臨沂市莒南縣、海北祁連縣、呂梁市方山縣、廣元市朝天區(qū)、丹東市振興區(qū)、開封市順河回族區(qū)、哈爾濱市呼蘭區(qū)、昌江黎族自治縣烏烈鎮(zhèn)、南平市建甌市
日照市莒縣、寧夏吳忠市鹽池縣、大連市甘井子區(qū)、九江市都昌縣、北京市平谷區(qū)、達(dá)州市開江縣、韶關(guān)市始興縣
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麗水市青田縣、濰坊市安丘市、文山文山市、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟太仆寺旗、南京市玄武區(qū)、瀘州市江陽區(qū)、黔東南劍河縣、上饒市鉛山縣、廣州市花都區(qū)、青島市膠州市
天津市薊州區(qū)、濟(jì)南市萊蕪區(qū)、延邊圖們市、漢中市城固縣、大理云龍縣、涼山冕寧縣、贛州市安遠(yuǎn)縣、滁州市天長市、大理大理市
內(nèi)蒙古興安盟烏蘭浩特市、廣西河池市鳳山縣、株洲市石峰區(qū)、東莞市高埗鎮(zhèn)、廣州市增城區(qū)、松原市寧江區(qū)
北京市石景山區(qū)、臨高縣新盈鎮(zhèn)、煙臺(tái)市福山區(qū)、中山市三角鎮(zhèn)、揚(yáng)州市寶應(yīng)縣、黔東南麻江縣、淮北市相山區(qū)、滁州市天長市、溫州市文成縣、鞍山市岫巖滿族自治縣
文山富寧縣、梅州市大埔縣、內(nèi)蒙古包頭市土默特右旗、太原市婁煩縣、昆明市祿勸彝族苗族自治縣、陵水黎族自治縣英州鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古通遼市奈曼旗、新鄉(xiāng)市輝縣市
益陽市赫山區(qū)、株洲市荷塘區(qū)、涼山鹽源縣、廈門市思明區(qū)、臺(tái)州市臨海市、紅河河口瑤族自治縣
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臺(tái)州市玉環(huán)市、貴陽市觀山湖區(qū)、七臺(tái)河市勃利縣、平?jīng)鍪嗅轻紖^(qū)、重慶市南川區(qū)、臨汾市鄉(xiāng)寧縣、黃岡市浠水縣、長春市九臺(tái)區(qū)
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濱州市惠民縣、駐馬店市正陽縣、南陽市淅川縣、重慶市江津區(qū)、東莞市清溪鎮(zhèn)、成都市大邑縣、太原市杏花嶺區(qū)、咸寧市通城縣、臨沂市河?xùn)|區(qū)
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黃仁勛：英偉達(dá)個(gè)人AI計(jì)算機(jī)DGX Spark已全面投產(chǎn)|界面新聞 · 科技
5月19日，英偉達(dá)CEO黃仁勛宣布，全球最小AI超級(jí)計(jì)算機(jī)DGX Spark已全面投產(chǎn)，將于數(shù)周內(nèi)就緒。這款被稱為 “桌面級(jí)AI超算” 的設(shè)備，由英偉達(dá)超級(jí)芯片驅(qū)動(dòng)，將數(shù)據(jù)中心級(jí)算力首次壓縮至150×150×50.5mm的臺(tái)式機(jī)形態(tài)機(jī)身內(nèi)，支持開發(fā)者在本地完成大模型的訓(xùn)練、微調(diào)和推理，并實(shí)現(xiàn)與云端算力的無縫遷移。AI開發(fā)正式進(jìn)入了 “個(gè)人時(shí)代”。
DGX Spark的核心是英偉達(dá)專為臺(tái)式機(jī)優(yōu)化的GB10 Grace Blackwell超級(jí)芯片，采用第五代Tensor Core架構(gòu)，支持FP4精度計(jì)算，每秒運(yùn)算能力高達(dá)1,000萬億次，專為生成式AI和物理AI模型設(shè)計(jì)。通過NVLink-C2C互連技術(shù)，CPU與GPU間的數(shù)據(jù)帶寬提升至第五代PCIe的五倍，解決了傳統(tǒng)架構(gòu)中內(nèi)存密集型任務(wù)效率低下的痛點(diǎn)。
DGX Spark的性能參數(shù)使其能夠本地運(yùn)行2000億參數(shù)的AI大模型，雙機(jī)互聯(lián)時(shí)可擴(kuò)展至4050億參數(shù)，遠(yuǎn)超普通AI工作站。此外，DGX Spark預(yù)裝了NVIDIA全棧AI平臺(tái)，用戶可直接調(diào)用Cosmos-Reason世界基礎(chǔ)模型和GR00T N1機(jī)器人模型，大幅降低開發(fā)門檻。
DGX Spark的研發(fā)始于英偉達(dá)2022年啟動(dòng)的Project DIGITS項(xiàng)目，今年1月，該項(xiàng)目以 “全球最小AI超算” 身份亮相CES展，引發(fā)行業(yè)關(guān)注。經(jīng)過三個(gè)月的優(yōu)化，英偉達(dá)于3月19日正式發(fā)布 DGX Spark，并同步開放預(yù)訂。DGX Spark的量產(chǎn)由華碩、戴爾、惠普和聯(lián)想等頭部廠商共同完成，預(yù)計(jì)年內(nèi)覆蓋全球數(shù)百萬開發(fā)者。
黃仁勛稱，DGX Spark的推出不僅是硬件突破，更是“AI原生計(jì)算機(jī)”這一新品類誕生的標(biāo)志，未來將推動(dòng)邊緣計(jì)算與生成式AI的深度融合。
DGX Spark的投產(chǎn)正值A(chǔ)I行業(yè)從 “云端壟斷” 向 “端云協(xié)同” 轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵期。隨著生成式AI應(yīng)用爆發(fā)，開發(fā)者對(duì)本地化算力的需求激增。據(jù)廣發(fā)證券測算，2025年全球AI推理算力需求將是訓(xùn)練算力的3倍以上，而傳統(tǒng)云端部署面臨數(shù)據(jù)隱私、延遲和成本壓力。DGX Spark的出現(xiàn)，使中小型企業(yè)和個(gè)人開發(fā)者能夠以消費(fèi)級(jí)成本獲得超算級(jí)算力，推動(dòng)AI創(chuàng)新門檻大幅降低。
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