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漢中市西鄉(xiāng)縣、青島市李滄區(qū)、衡陽(yáng)市常寧市、樂(lè)山市沐川縣、昭通市昭陽(yáng)區(qū)、涼山昭覺(jué)縣、大理劍川縣、寧夏吳忠市同心縣
廣安市武勝縣、黔西南普安縣、昆明市嵩明縣、天津市西青區(qū)、丹東市鳳城市、臨汾市襄汾縣、寧夏銀川市永寧縣、定西市隴西縣
恩施州巴東縣、孝感市孝南區(qū)、齊齊哈爾市昂昂溪區(qū)、瀘州市納溪區(qū)、文山硯山縣、延邊安圖縣、淮北市相山區(qū)、長(zhǎng)治市潞城區(qū)
澄邁縣仁興鎮(zhèn)、撫州市南城縣、內(nèi)蒙古烏蘭察布市商都縣、銅川市王益區(qū)、榆林市定邊縣
南昌市南昌縣、大連市長(zhǎng)?？h、衡陽(yáng)市耒陽(yáng)市、金昌市永昌縣、上饒市弋陽(yáng)縣
廈門(mén)市同安區(qū)、河源市紫金縣、中山市中山港街道、昆明市安寧市、晉中市左權(quán)縣、西安市閻良區(qū)、宿遷市宿城區(qū)
麗水市松陽(yáng)縣、陽(yáng)泉市城區(qū)、長(zhǎng)春市朝陽(yáng)區(qū)、黑河市遜克縣、漢中市鎮(zhèn)巴縣、新鄉(xiāng)市長(zhǎng)垣市、黔西南晴隆縣、廣安市武勝縣
上海市黃浦區(qū)、南京市鼓樓區(qū)、海南興?？h、綿陽(yáng)市江油市、常德市臨澧縣
衢州市開(kāi)化縣、渭南市富平縣、安順市平壩區(qū)、涼山甘洛縣、重慶市開(kāi)州區(qū)、嘉峪關(guān)市峪泉鎮(zhèn)、煙臺(tái)市棲霞市、新鄉(xiāng)市封丘縣、齊齊哈爾市鐵鋒區(qū)、溫州市樂(lè)清市
運(yùn)城市永濟(jì)市、徐州市豐縣、南充市營(yíng)山縣、甘孜道孚縣、中山市沙溪鎮(zhèn)、平?jīng)鍪星f浪縣、呂梁市臨縣、阜新市阜新蒙古族自治縣、新鄉(xiāng)市封丘縣、蘭州市紅古區(qū)
宜昌市長(zhǎng)陽(yáng)土家族自治縣、定西市安定區(qū)、臨汾市蒲縣、樂(lè)東黎族自治縣千家鎮(zhèn)、武漢市武昌區(qū)、撫州市黎川縣、東莞市樟木頭鎮(zhèn)、西安市新城區(qū)、黃南澤庫(kù)縣
青島市膠州市、天水市張家川回族自治縣、達(dá)州市渠縣、清遠(yuǎn)市佛岡縣、宜春市靖安縣、牡丹江市穆棱市、陵水黎族自治縣三才鎮(zhèn)
內(nèi)蒙古錫林郭勒盟鑲黃旗、淄博市淄川區(qū)、梅州市蕉嶺縣、南平市建甌市、甘南夏河縣、伊春市鐵力市、廣西來(lái)賓市興賓區(qū)、文山富寧縣
德陽(yáng)市廣漢市、東莞市麻涌鎮(zhèn)、信陽(yáng)市淮濱縣、宜賓市敘州區(qū)、撫州市宜黃縣、酒泉市肅北蒙古族自治縣、陵水黎族自治縣隆廣鎮(zhèn)、清遠(yuǎn)市連南瑤族自治縣、德陽(yáng)市中江縣、綏化市肇東市
紅河建水縣、臨滄市永德縣、澄邁縣福山鎮(zhèn)、濟(jì)南市槐蔭區(qū)、德州市齊河縣、廣西南寧市隆安縣、上饒市橫峰縣、海東市樂(lè)都區(qū)、甘孜稻城縣、樂(lè)東黎族自治縣抱由鎮(zhèn)
昌江黎族自治縣烏烈鎮(zhèn)、黃南河南蒙古族自治縣、甘南臨潭縣、丹東市寬甸滿族自治縣、漢中市寧強(qiáng)縣、忻州市保德縣、上饒市橫峰縣、臨沂市羅莊區(qū)、金昌市永昌縣、運(yùn)城市平陸縣
成都市邛崍市、寧夏石嘴山市大武口區(qū)、涼山喜德縣、內(nèi)江市東興區(qū)、永州市藍(lán)山縣
臺(tái)州市臨海市、重慶市奉節(jié)縣、廣元市青川縣、甘孜雅江縣、內(nèi)蒙古阿拉善盟阿拉善左旗、南京市棲霞區(qū)、徐州市鼓樓區(qū)、涼山甘洛縣、臨高縣新盈鎮(zhèn)
文昌市東閣鎮(zhèn)、楚雄永仁縣、肇慶市封開(kāi)縣、岳陽(yáng)市汨羅市、廣安市廣安區(qū)、菏澤市成武縣、潮州市湘橋區(qū)
亳州市譙城區(qū)、懷化市洪江市、杭州市建德市、金華市磐安縣、上海市松江區(qū)
阿壩藏族羌族自治州小金縣、晉中市靈石縣、上海市靜安區(qū)、德州市平原縣、云浮市郁南縣、甘孜巴塘縣、瓊海市會(huì)山鎮(zhèn)、黔東南黎平縣、眉山市洪雅縣、五指山市通什
杭州市臨安區(qū)、懷化市麻陽(yáng)苗族自治縣、江門(mén)市開(kāi)平市、阜陽(yáng)市界首市、涼山西昌市、保山市騰沖市、蚌埠市五河縣
溫州市瑞安市、紅河元陽(yáng)縣、慶陽(yáng)市西峰區(qū)、淄博市沂源縣、黔南平塘縣、玉溪市峨山彝族自治縣、紅河開(kāi)遠(yuǎn)市
西安市雁塔區(qū)、渭南市大荔縣、沈陽(yáng)市新民市、廣州市番禺區(qū)、六安市舒城縣、文山麻栗坡縣、永州市雙牌縣、重慶市梁平區(qū)
盤(pán)錦市興隆臺(tái)區(qū)、徐州市泉山區(qū)、伊春市南岔縣、臨夏臨夏縣、寧夏固原市涇源縣、荊州市松滋市、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市達(dá)拉特旗、楚雄姚安縣
湛江市赤坎區(qū)、哈爾濱市道里區(qū)、保亭黎族苗族自治縣保城鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市鄂托克旗、鎮(zhèn)江市潤(rùn)州區(qū)、臨高縣南寶鎮(zhèn)、杭州市西湖區(qū)、昭通市大關(guān)縣
深圳市光明區(qū)、東莞市常平鎮(zhèn)、渭南市華州區(qū)、鐵嶺市西豐縣、廣西崇左市江州區(qū)、肇慶市懷集縣、臨滄市云縣、韶關(guān)市始興縣、新鄉(xiāng)市延津縣、淄博市張店區(qū)
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廣州市黃埔區(qū)、邵陽(yáng)市綏寧縣、營(yíng)口市老邊區(qū)、朝陽(yáng)市北票市、黔東南麻江縣、蘇州市太倉(cāng)市、三明市三元區(qū)、雙鴨山市集賢縣
永州市零陵區(qū)、陵水黎族自治縣光坡鎮(zhèn)、呂梁市方山縣、河源市連平縣、贛州市會(huì)昌縣、佛山市三水區(qū)、成都市邛崍市、曲靖市沾益區(qū)、東莞市大朗鎮(zhèn)、黔東南黎平縣
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延安市吳起縣、紹興市越城區(qū)、廈門(mén)市思明區(qū)、昌江黎族自治縣十月田鎮(zhèn)、中山市橫欄鎮(zhèn)
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陵水黎族自治縣英州鎮(zhèn)、運(yùn)城市芮城縣、昌江黎族自治縣石碌鎮(zhèn)、廣西百色市那坡縣、阜陽(yáng)市潁泉區(qū)、莆田市城廂區(qū)、蕪湖市弋江區(qū)、東莞市大嶺山鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古包頭市石拐區(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(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，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(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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