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洛陽(yáng)市洛寧縣、商洛市洛南縣、延邊敦化市、許昌市長(zhǎng)葛市、舟山市定海區(qū)、吉安市永新縣
臨汾市大寧縣、廣元市劍閣縣、宜賓市屏山縣、廣西南寧市西鄉(xiāng)塘區(qū)、寧波市江北區(qū)、儋州市白馬井鎮(zhèn)、南通市崇川區(qū)、三明市泰寧縣、陽(yáng)泉市城區(qū)
南陽(yáng)市新野縣、丹東市振安區(qū)、儋州市新州鎮(zhèn)、黃山市祁門(mén)縣、中山市橫欄鎮(zhèn)、陽(yáng)江市陽(yáng)春市、婁底市新化縣、長(zhǎng)治市平順縣
淮南市謝家集區(qū)、北京市延慶區(qū)、晉城市城區(qū)、白沙黎族自治縣打安鎮(zhèn)、紅河瀘西縣、陽(yáng)泉市郊區(qū)、蘭州市榆中縣、寧夏吳忠市利通區(qū)、雞西市雞冠區(qū)、隴南市文縣
惠州市博羅縣、北京市石景山區(qū)、廣安市武勝縣、白沙黎族自治縣元門(mén)鄉(xiāng)、懷化市麻陽(yáng)苗族自治縣、紅河個(gè)舊市、淄博市博山區(qū)、定安縣黃竹鎮(zhèn)、黃山市屯溪區(qū)、白沙黎族自治縣邦溪鎮(zhèn)
邵陽(yáng)市北塔區(qū)、黃山市歙縣、玉樹(shù)玉樹(shù)市、廈門(mén)市湖里區(qū)、梅州市平遠(yuǎn)縣、忻州市代縣、黃山市徽州區(qū)、朔州市懷仁市、安康市旬陽(yáng)市
無(wú)錫市宜興市、延安市宜川縣、益陽(yáng)市安化縣、樂(lè)東黎族自治縣九所鎮(zhèn)、儋州市光村鎮(zhèn)
內(nèi)蒙古烏蘭察布市化德縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市鄂托克前旗、定安縣富文鎮(zhèn)、哈爾濱市平房區(qū)、濰坊市壽光市
清遠(yuǎn)市清新區(qū)、益陽(yáng)市沅江市、牡丹江市海林市、廈門(mén)市翔安區(qū)、嘉興市桐鄉(xiāng)市、慶陽(yáng)市慶城縣、商丘市夏邑縣、延安市黃陵縣
運(yùn)城市鹽湖區(qū)、呂梁市文水縣、慶陽(yáng)市合水縣、陵水黎族自治縣本號(hào)鎮(zhèn)、涼山西昌市、忻州市神池縣、汕尾市陸豐市、運(yùn)城市聞喜縣、達(dá)州市大竹縣
齊齊哈爾市泰來(lái)縣、海南貴德縣、株洲市荷塘區(qū)、泰州市姜堰區(qū)、深圳市龍華區(qū)、宿州市靈璧縣
文山廣南縣、榆林市綏德縣、寧波市寧海縣、梅州市梅縣區(qū)、嘉峪關(guān)市新城鎮(zhèn)、上饒市鉛山縣、渭南市華陰市、廣西防城港市東興市
文昌市東閣鎮(zhèn)、黃南同仁市、合肥市瑤海區(qū)、深圳市龍崗區(qū)、南平市順昌縣、東營(yíng)市墾利區(qū)、東營(yíng)市東營(yíng)區(qū)、廣西南寧市邕寧區(qū)、廣安市武勝縣
黔西南安龍縣、樂(lè)山市市中區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市卓資縣、榆林市榆陽(yáng)區(qū)、懷化市中方縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市烏審旗、普洱市江城哈尼族彝族自治縣、甘南夏河縣、龍巖市漳平市、德州市樂(lè)陵市
甘南卓尼縣、昌江黎族自治縣石碌鎮(zhèn)、攀枝花市西區(qū)、西安市蓮湖區(qū)、瀘州市瀘縣、衡陽(yáng)市南岳區(qū)、宜昌市枝江市、濰坊市安丘市、宣城市績(jī)溪縣、雙鴨山市四方臺(tái)區(qū)
伊春市湯旺縣、瓊海市塔洋鎮(zhèn)、安陽(yáng)市林州市、臨高縣加來(lái)鎮(zhèn)、恩施州建始縣、南充市南部縣、揚(yáng)州市寶應(yīng)縣、甘孜雅江縣、定安縣定城鎮(zhèn)
牡丹江市西安區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁區(qū)、宿州市靈璧縣、本溪市桓仁滿族自治縣、廣西來(lái)賓市忻城縣、廣西南寧市隆安縣、黔南三都水族自治縣、營(yíng)口市西市區(qū)
松原市長(zhǎng)嶺縣、六盤(pán)水市鐘山區(qū)、太原市婁煩縣、樂(lè)山市犍為縣、麗水市慶元縣
衡陽(yáng)市蒸湘區(qū)、哈爾濱市延壽縣、臨沂市平邑縣、白銀市會(huì)寧縣、荊門(mén)市京山市、寧夏石嘴山市平羅縣、廣西桂林市興安縣、焦作市溫縣、亳州市譙城區(qū)
資陽(yáng)市雁江區(qū)、涼山木里藏族自治縣、成都市邛崍市、徐州市鼓樓區(qū)、泉州市石獅市
大理永平縣、紅河彌勒市、齊齊哈爾市拜泉縣、泰州市泰興市、上海市虹口區(qū)、汕尾市海豐縣、湛江市雷州市、太原市晉源區(qū)、三沙市西沙區(qū)
常德市漢壽縣、焦作市中站區(qū)、昌江黎族自治縣王下鄉(xiāng)、江門(mén)市開(kāi)平市、許昌市鄢陵縣、荊州市江陵縣、湖州市德清縣、常州市溧陽(yáng)市、貴陽(yáng)市云巖區(qū)
白沙黎族自治縣榮邦鄉(xiāng)、牡丹江市林口縣、白山市臨江市、銅陵市郊區(qū)、郴州市汝城縣、銅仁市思南縣、運(yùn)城市萬(wàn)榮縣、文山丘北縣
宜春市萬(wàn)載縣、洛陽(yáng)市瀍河回族區(qū)、迪慶香格里拉市、上饒市橫峰縣、九江市柴桑區(qū)
咸陽(yáng)市彬州市、嘉峪關(guān)市文殊鎮(zhèn)、連云港市東?？h、平?jīng)鍪腥A亭縣、沈陽(yáng)市和平區(qū)、洛陽(yáng)市欒川縣、泉州市晉江市、漳州市龍海區(qū)
黔南三都水族自治縣、成都市郫都區(qū)、張掖市山丹縣、甘南夏河縣、郴州市安仁縣
河源市源城區(qū)、中山市港口鎮(zhèn)、新鄉(xiāng)市長(zhǎng)垣市、五指山市通什、綿陽(yáng)市鹽亭縣、三明市大田縣、上海市嘉定區(qū)、鶴壁市淇縣、吉林市舒蘭市、南京市浦口區(qū)
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廣安市岳池縣、宜昌市夷陵區(qū)、泰州市興化市、菏澤市成武縣、信陽(yáng)市浉河區(qū)、聊城市陽(yáng)谷縣
綏化市蘭西縣、南昌市進(jìn)賢縣、阿壩藏族羌族自治州理縣、屯昌縣坡心鎮(zhèn)、通化市通化縣、合肥市廬陽(yáng)區(qū)
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廣西桂林市靈川縣、深圳市鹽田區(qū)、寧波市余姚市、濰坊市昌邑市、吉安市遂川縣
天津市西青區(qū)、合肥市瑤海區(qū)、武漢市東西湖區(qū)、五指山市毛陽(yáng)、鐵嶺市鐵嶺縣、湘西州瀘溪縣、宣城市宣州區(qū)
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泰安市泰山區(qū)、東方市江邊鄉(xiāng)、益陽(yáng)市赫山區(qū)、株洲市攸縣、白沙黎族自治縣牙叉鎮(zhèn)、蚌埠市淮上區(qū)、永州市藍(lán)山縣、福州市晉安區(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(chēng)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(kāi)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(wú)縫遷移。AI開(kāi)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(zhuān)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(wàn)億次，專(zhuān)為生成式AI和物理AI模型設(shè)計(jì)。通過(guò)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(kāi)發(fā)門(mén)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(guò)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(kāi)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(wàn)開(kāi)發(fā)者。
黃仁勛稱(chēng)，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(lèi)誕生的標(biāo)志，未來(lái)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(kāi)發(fā)者對(duì)本地化算力的需求激增。據(jù)廣發(fā)證券測(cè)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(kāi)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(mén)檻大幅降低。
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