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德州市慶云縣、齊齊哈爾市建華區(qū)、白沙黎族自治縣榮邦鄉(xiāng)、青島市黃島區(qū)、涼山昭覺縣、東莞市望牛墩鎮(zhèn)、婁底市雙峰縣
馬鞍山市雨山區(qū)、遼陽市弓長嶺區(qū)、臨汾市安澤縣、福州市羅源縣、廣州市南沙區(qū)、沈陽市和平區(qū)、蘇州市昆山市、鶴壁市淇濱區(qū)
大興安嶺地區(qū)塔河縣、杭州市富陽區(qū)、伊春市嘉蔭縣、巴中市通江縣、漳州市龍文區(qū)、甘孜巴塘縣、哈爾濱市道里區(qū)、蕪湖市弋江區(qū)、平頂山市汝州市、泉州市德化縣
遵義市播州區(qū)、岳陽市岳陽縣、商丘市虞城縣、漢中市城固縣、吉林市樺甸市、安康市漢濱區(qū)、齊齊哈爾市克東縣
信陽市平橋區(qū)、吉林市昌邑區(qū)、寧夏吳忠市青銅峽市、黔西南貞豐縣、泰安市新泰市、寧德市霞浦縣
運(yùn)城市平陸縣、儋州市東成鎮(zhèn)、中山市三鄉(xiāng)鎮(zhèn)、肇慶市高要區(qū)、泰安市肥城市、寶雞市隴縣、商丘市柘城縣、深圳市龍崗區(qū)
寧波市海曙區(qū)、中山市三角鎮(zhèn)、商丘市虞城縣、瀘州市古藺縣、涼山金陽縣
運(yùn)城市鹽湖區(qū)、儋州市新州鎮(zhèn)、襄陽市老河口市、咸陽市武功縣、無錫市新吳區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市卓資縣、徐州市沛縣
遵義市紅花崗區(qū)、鄭州市新密市、東莞市鳳崗鎮(zhèn)、上饒市婺源縣、黃石市鐵山區(qū)、黔南長順縣、貴陽市清鎮(zhèn)市、內(nèi)蒙古赤峰市紅山區(qū)、廣西崇左市憑祥市、徐州市泉山區(qū)
常德市石門縣、瓊海市龍江鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市烏審旗、哈爾濱市南崗區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市翁牛特旗
內(nèi)蒙古呼倫貝爾市滿洲里市、綿陽市三臺縣、文山文山市、鹽城市響水縣、阜陽市界首市、曲靖市富源縣、濟(jì)南市平陰縣、蘭州市紅古區(qū)、南通市通州區(qū)
黔東南岑鞏縣、晉城市陽城縣、白城市通榆縣、許昌市魏都區(qū)、廣州市荔灣區(qū)
汕頭市濠江區(qū)、五指山市毛道、蚌埠市龍子湖區(qū)、葫蘆島市建昌縣、贛州市會(huì)昌縣、永州市藍(lán)山縣、黔西南安龍縣、常州市金壇區(qū)、東莞市企石鎮(zhèn)
內(nèi)蒙古興安盟烏蘭浩特市、無錫市宜興市、韶關(guān)市武江區(qū)、遂寧市安居區(qū)、延邊龍井市、澄邁縣老城鎮(zhèn)、廣西桂林市龍勝各族自治縣、普洱市墨江哈尼族自治縣、延安市志丹縣
三明市將樂縣、齊齊哈爾市鐵鋒區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市托克托縣、廣西百色市凌云縣、昌江黎族自治縣王下鄉(xiāng)
玉溪市紅塔區(qū)、日照市東港區(qū)、內(nèi)蒙古包頭市石拐區(qū)、天津市寧河區(qū)、佳木斯市前進(jìn)區(qū)
內(nèi)蒙古包頭市青山區(qū)、安陽市北關(guān)區(qū)、邵陽市隆回縣、龍巖市連城縣、廣西百色市田林縣、杭州市下城區(qū)、西雙版納勐臘縣、樂東黎族自治縣萬沖鎮(zhèn)、海南興??h
阿壩藏族羌族自治州小金縣、儋州市白馬井鎮(zhèn)、淮北市烈山區(qū)、長沙市芙蓉區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市集寧區(qū)、懷化市麻陽苗族自治縣、寧波市奉化區(qū)
大理漾濞彝族自治縣、濟(jì)南市市中區(qū)、漳州市平和縣、內(nèi)蒙古赤峰市克什克騰旗、涼山西昌市
綿陽市三臺縣、黔東南黃平縣、洛陽市偃師區(qū)、大同市平城區(qū)、青島市城陽區(qū)、黃岡市羅田縣、榆林市定邊縣、甘孜甘孜縣、河源市源城區(qū)
泉州市金門縣、重慶市北碚區(qū)、郴州市桂陽縣、自貢市榮縣、天水市張家川回族自治縣、蘭州市紅古區(qū)、定安縣翰林鎮(zhèn)、廣西桂林市疊彩區(qū)、泉州市石獅市
云浮市云安區(qū)、文昌市鋪前鎮(zhèn)、九江市共青城市、儋州市東成鎮(zhèn)、金華市永康市、廣西來賓市興賓區(qū)
酒泉市玉門市、北京市海淀區(qū)、宜昌市興山縣、沈陽市遼中區(qū)、焦作市山陽區(qū)、邵陽市大祥區(qū)、濟(jì)南市市中區(qū)、寧德市壽寧縣、漯河市臨潁縣
雞西市虎林市、三門峽市澠池縣、鄭州市新鄭市、成都市崇州市、呂梁市離石區(qū)、寶雞市太白縣
福州市鼓樓區(qū)、玉溪市澄江市、紅河元陽縣、白沙黎族自治縣牙叉鎮(zhèn)、六安市金寨縣、東方市三家鎮(zhèn)、瓊海市長坡鎮(zhèn)、自貢市自流井區(qū)、貴陽市清鎮(zhèn)市、九江市柴桑區(qū)
大同市廣靈縣、惠州市惠陽區(qū)、寧夏中衛(wèi)市海原縣、廣西南寧市江南區(qū)、南京市秦淮區(qū)、蕪湖市鏡湖區(qū)、臨汾市汾西縣、大連市沙河口區(qū)、湘西州瀘溪縣
廣西柳州市鹿寨縣、溫州市甌海區(qū)、濮陽市濮陽縣、衢州市衢江區(qū)、中山市東鳳鎮(zhèn)、撫順市順城區(qū)、西安市雁塔區(qū)
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鞍山市立山區(qū)、景德鎮(zhèn)市浮梁縣、溫州市泰順縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟正鑲白旗、咸寧市崇陽縣、上海市青浦區(qū)
濰坊市寒亭區(qū)、紅河綠春縣、德陽市廣漢市、果洛班瑪縣、涼山木里藏族自治縣、隴南市文縣
樂東黎族自治縣利國鎮(zhèn)、婁底市婁星區(qū)、盤錦市大洼區(qū)、西安市鄠邑區(qū)、廣元市旺蒼縣、昭通市水富市、郴州市汝城縣、紅河河口瑤族自治縣
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上海市靜安區(qū)、鄭州市上街區(qū)、淄博市沂源縣、梅州市梅江區(qū)、杭州市蕭山區(qū)、茂名市化州市、雞西市城子河區(qū)、沈陽市遼中區(qū)、衡陽市常寧市
大興安嶺地區(qū)呼中區(qū)、聊城市陽谷縣、南京市鼓樓區(qū)、隴南市兩當(dāng)縣、肇慶市封開縣
伊春市伊美區(qū)、許昌市襄城縣、哈爾濱市延壽縣、舟山市定海區(qū)、長沙市岳麓區(qū)
宜賓市翠屏區(qū)、內(nèi)蒙古包頭市白云鄂博礦區(qū)、廣西南寧市興寧區(qū)、長春市南關(guān)區(qū)、宜春市豐城市、上海市崇明區(qū)、上海市靜安區(qū)、運(yùn)城市平陸縣、嘉峪關(guān)市峪泉鎮(zhèn)
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東莞市莞城街道、鶴崗市興山區(qū)、孝感市漢川市、撫州市南城縣、沈陽市新民市
常州市武進(jìn)區(qū)、東營市墾利區(qū)、廣州市白云區(qū)、丹東市鳳城市、安陽市殷都區(qū)、廣西百色市田陽區(qū)
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哈爾濱市南崗區(qū)、上海市嘉定區(qū)、吉林市昌邑區(qū)、長沙市望城區(qū)、鶴崗市興山區(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AI超算” 的設(shè)備,由英偉達(dá)超級芯片驅(qū)動(dòng),將數(shù)據(jù)中心級算力首次壓縮至150×150×50.5mm的臺式機(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)專為臺式機(jī)優(yōu)化的GB10 Grace Blackwell超級芯片,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,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)級成本獲得超算級算力,推動(dòng)AI創(chuàng)新門檻大幅降低。
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