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榆林市佳縣、菏澤市曹縣、汕頭市潮陽區(qū)、果洛瑪沁縣、威海市環(huán)翠區(qū)、廣西梧州市龍圩區(qū)、漢中市寧強縣、東營市利津縣、肇慶市廣寧縣
撫州市崇仁縣、臨汾市霍州市、贛州市寧都縣、內(nèi)蒙古烏蘭察布市四子王旗、延安市志丹縣、晉中市和順縣、濮陽市臺前縣、內(nèi)蒙古通遼市庫倫旗、江門市開平市
漳州市漳浦縣、黔東南岑鞏縣、巴中市巴州區(qū)、鄭州市中原區(qū)、天津市寶坻區(qū)、菏澤市成武縣
菏澤市單縣、普洱市思茅區(qū)、廣西來賓市象州縣、忻州市定襄縣、陵水黎族自治縣椰林鎮(zhèn)、攀枝花市東區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市武川縣、泉州市惠安縣、儋州市海頭鎮(zhèn)、武漢市東西湖區(qū)
廣西玉林市福綿區(qū)、白沙黎族自治縣元門鄉(xiāng)、齊齊哈爾市鐵鋒區(qū)、青島市平度市、保山市施甸縣、黃山市黟縣
昆明市宜良縣、無錫市濱湖區(qū)、廣元市旺蒼縣、銅川市王益區(qū)、株洲市天元區(qū)、上饒市弋陽縣、西安市蓮湖區(qū)
延邊龍井市、寧波市寧海縣、安慶市太湖縣、襄陽市宜城市、清遠市清新區(qū)、宜昌市點軍區(qū)、南京市建鄴區(qū)
濱州市陽信縣、婁底市冷水江市、寧波市慈溪市、文昌市抱羅鎮(zhèn)、臨沂市蘭山區(qū)、淄博市高青縣、玉樹曲麻萊縣
松原市乾安縣、汕頭市澄海區(qū)、雞西市梨樹區(qū)、綿陽市鹽亭縣、南平市順昌縣、韶關(guān)市曲江區(qū)、佳木斯市郊區(qū)、佛山市南海區(qū)、資陽市樂至縣、上饒市弋陽縣
臨夏永靖縣、淄博市張店區(qū)、東莞市高埗鎮(zhèn)、宿遷市宿城區(qū)、鶴崗市興安區(qū)
廣安市岳池縣、德州市齊河縣、伊春市湯旺縣、徐州市銅山區(qū)、東方市八所鎮(zhèn)、寧波市江北區(qū)
本溪市桓仁滿族自治縣、海西蒙古族烏蘭縣、北京市懷柔區(qū)、大慶市讓胡路區(qū)、聊城市東阿縣、韶關(guān)市樂昌市、巴中市通江縣、臨汾市浮山縣、鶴崗市興山區(qū)
莆田市仙游縣、渭南市蒲城縣、內(nèi)蒙古包頭市石拐區(qū)、銅仁市玉屏侗族自治縣、錦州市太和區(qū)、宜昌市五峰土家族自治縣、廣西賀州市平桂區(qū)、舟山市普陀區(qū)、撫州市臨川區(qū)
株洲市天元區(qū)、吉安市安??h、廣西百色市田陽區(qū)、新鄉(xiāng)市長垣市、涼山寧南縣、銅仁市碧江區(qū)、萬寧市龍滾鎮(zhèn)
新鄉(xiāng)市原陽縣、滁州市瑯琊區(qū)、普洱市江城哈尼族彝族自治縣、福州市羅源縣、忻州市岢嵐縣
陵水黎族自治縣英州鎮(zhèn)、湛江市赤坎區(qū)、長治市壺關(guān)縣、湘潭市雨湖區(qū)、楚雄元謀縣
本溪市本溪滿族自治縣、濰坊市奎文區(qū)、南京市浦口區(qū)、咸陽市淳化縣、三沙市西沙區(qū)、廣西桂林市陽朔縣
常德市臨澧縣、恩施州咸豐縣、連云港市連云區(qū)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市根河市、廣西崇左市天等縣、濟源市市轄區(qū)、杭州市上城區(qū)、嘉興市秀洲區(qū)
白銀市平川區(qū)、西寧市城東區(qū)、黃岡市蘄春縣、定西市隴西縣、齊齊哈爾市甘南縣、撫州市崇仁縣、伊春市嘉蔭縣
上海市崇明區(qū)、萍鄉(xiāng)市湘東區(qū)、西安市鄠邑區(qū)、河源市東源縣、蚌埠市五河縣
莆田市城廂區(qū)、撫順市望花區(qū)、宿遷市宿豫區(qū)、許昌市襄城縣、昆明市尋甸回族彝族自治縣、蘇州市張家港市、商洛市鎮(zhèn)安縣、哈爾濱市道外區(qū)、婁底市漣源市
福州市倉山區(qū)、鄂州市華容區(qū)、通化市集安市、泰州市靖江市、五指山市毛陽、臨滄市云縣、邵陽市新寧縣、安陽市文峰區(qū)
本溪市桓仁滿族自治縣、揭陽市惠來縣、淮安市金湖縣、重慶市北碚區(qū)、廣西百色市右江區(qū)、眉山市東坡區(qū)、新余市分宜縣、贛州市于都縣、隴南市文縣、揭陽市揭東區(qū)
成都市雙流區(qū)、運城市夏縣、鹽城市阜寧縣、黔南長順縣、廣西河池市南丹縣、宜昌市枝江市、南平市邵武市、煙臺市芝罘區(qū)、蘭州市七里河區(qū)
果洛甘德縣、馬鞍山市雨山區(qū)、陽泉市郊區(qū)、廈門市湖里區(qū)、云浮市羅定市、樂山市井研縣、三門峽市澠池縣、十堰市丹江口市
大興安嶺地區(qū)呼瑪縣、自貢市榮縣、成都市都江堰市、湘西州永順縣、楚雄姚安縣
甘孜九龍縣、哈爾濱市雙城區(qū)、營口市老邊區(qū)、福州市馬尾區(qū)、黔東南鎮(zhèn)遠縣、廣西南寧市橫州市
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上海市黃浦區(qū)、成都市都江堰市、延安市吳起縣、牡丹江市愛民區(qū)、上海市崇明區(qū)、銅仁市江口縣、宜昌市西陵區(qū)、定西市渭源縣、西安市蓮湖區(qū)、黔南甕安縣
安陽市龍安區(qū)、眉山市青神縣、五指山市毛道、沈陽市皇姑區(qū)、齊齊哈爾市建華區(qū)
長春市德惠市、商丘市睢陽區(qū)、濰坊市安丘市、舟山市岱山縣、晉城市陵川縣
齊齊哈爾市泰來縣、聊城市陽谷縣、文昌市蓬萊鎮(zhèn)、鷹潭市月湖區(qū)、南陽市社旗縣、邵陽市隆回縣、自貢市自流井區(qū)、慶陽市寧縣、本溪市桓仁滿族自治縣
廣西崇左市寧明縣、鞍山市海城市、贛州市全南縣、自貢市大安區(qū)、黑河市遜克縣、鄭州市上街區(qū)、臨沂市費縣、黔南三都水族自治縣
商丘市民權(quán)縣、運城市萬榮縣、株洲市炎陵縣、阜新市阜新蒙古族自治縣、陵水黎族自治縣英州鎮(zhèn)、定安縣嶺口鎮(zhèn)、樂山市井研縣、吉安市安??h、郴州市汝城縣、寧德市蕉城區(qū)
江門市新會區(qū)、東方市八所鎮(zhèn)、九江市柴桑區(qū)、無錫市濱湖區(qū)、長沙市長沙縣、丹東市元寶區(qū)、東方市天安鄉(xiāng)、榆林市榆陽區(qū)、東方市三家鎮(zhèn)
清遠市清新區(qū)、廣西桂林市永??h、衡陽市衡山縣、陵水黎族自治縣文羅鎮(zhèn)、舟山市定海區(qū)、蘇州市姑蘇區(qū)、漢中市漢臺區(qū)、日照市五蓮縣
儋州市雅星鎮(zhèn)、慶陽市環(huán)縣、廣西柳州市柳南區(qū)、佛山市順德區(qū)、遵義市仁懷市、煙臺市蓬萊區(qū)
安順市西秀區(qū)、衡陽市蒸湘區(qū)、長春市農(nóng)安縣、徐州市新沂市、開封市順河回族區(qū)
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廣西北海市銀海區(qū)、七臺河市茄子河區(qū)、金華市義烏市、忻州市靜樂縣、內(nèi)蒙古赤峰市阿魯科爾沁旗、濮陽市范縣、昆明市嵩明縣、貴陽市烏當區(qū)、文昌市昌灑鎮(zhèn)
安康市漢陰縣、鶴崗市南山區(qū)、徐州市豐縣、福州市馬尾區(qū)、平頂山市衛(wèi)東區(qū)、上饒市德興市、黑河市孫吳縣、保山市龍陵縣
臨高縣南寶鎮(zhèn)、葫蘆島市綏中縣、南平市浦城縣、江門市恩平市、昆明市宜良縣、慶陽市合水縣、佳木斯市撫遠市、徐州市賈汪區(qū)、上海市浦東新區(qū)、屯昌縣西昌鎮(zhèn)
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玉溪市易門縣、運城市鹽湖區(qū)、呂梁市文水縣、齊齊哈爾市富??h、伊春市嘉蔭縣、臺州市黃巖區(qū)
遼陽市弓長嶺區(qū)、西寧市湟中區(qū)、襄陽市老河口市、沈陽市于洪區(qū)、黔西南望謨縣、孝感市漢川市、哈爾濱市依蘭縣、廣西百色市田陽區(qū)、商丘市寧陵縣
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黃仁勛:英偉達個人AI計算機DGX Spark已全面投產(chǎn)|界面新聞 · 科技
5月19日,英偉達CEO黃仁勛宣布,全球最小AI超級計算機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,由英偉達超級芯片驅(qū)動,將數(shù)據(jù)中心級算力首次壓縮至150×150×50.5mm的臺式機形態(tài)機身內(nèi),支持開發(fā)者在本地完成大模型的訓練、微調(diào)和推理,并實現(xiàn)與云端算力的無縫遷移。AI開發(fā)正式進入了 “個人時代”。


DGX Spark的核心是英偉達專為臺式機優(yōu)化的GB10 Grace Blackwell超級芯片,采用第五代Tensor Core架構(gòu),支持FP4精度計算,每秒運算能力高達1,000萬億次,專為生成式AI和物理AI模型設(shè)計。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。
DGX Spark的性能參數(shù)使其能夠本地運行2000億參數(shù)的AI大模型,雙機互聯(lián)時可擴展至4050億參數(shù),遠超普通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機器人模型,大幅降低開發(fā)門檻。
DGX Spark的研發(fā)始于英偉達2022年啟動的Project DIGITS項目,今年1月,該項目以 “全球最小AI超算” 身份亮相CES展,引發(fā)行業(yè)關(guān)注。經(jīng)過三個月的優(yōu)化,英偉達于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原生計算機”這一新品類誕生的標志,未來將推動邊緣計算與生成式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)和個人開發(fā)者能夠以消費級成本獲得超算級算力,推動AI創(chuàng)新門檻大幅降低。
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