Nvidia выпусціла персанальны суперкамп’ютар DGX Spark, які спалучае прадукцыйнасць дата-цэнтра з памерамі настольнага ПК. Ён паступіў у продаж сёння і на сайце кампаніі ўжо распрададзены, але яго таксама можна набыць у партнёраў. Кошт прылады — $3999, хаця спачатку Nvidia называла кошт у $3000.
Nvidia выпусціла персанальны суперкамп’ютар DGX Spark, які спалучае прадукцыйнасць дата-цэнтра з памерамі настольнага ПК. Ён паступіў у продаж сёння і на сайце кампаніі ўжо распрададзены, але яго таксама можна набыць у партнёраў. Кошт прылады — $3999, хаця спачатку Nvidia называла кошт у $3000.
DGX Spark здольны выдаваць петафлопс прадукцыйнасці і працаваць з ШІ-мадэлямі да 200 млрд параметраў. Ён абсталяваны чыпам GB10 Grace на архітэктуры Blackwell, 128 Гб аператыўнай памяці, якая размяркоўваецца паміж працэсарам і ШІ-паскаральнікам, а таксама SSD-сховішчам на 4 Тб. Камп’ютар падключаецца да звычайнай разеткі і, паводле слоў кампаніі, з’яўляецца «самым маленькім ШІ-суперкамп’ютарам у свеце».
NVIDIA падкрэслівае, што Spark адкрывае новую катэгорыю прылад — лакальныя станцыі, якія дазваляюць распрацоўшчыкам, даследчыкам і студэнтам навучаць і дапрацоўваць мадэлі без звароту ў воблака. Гендырэктар Джэнсэн Хуанг у рэлізе нагадаў, што ў 2016 годзе ён асабіста перадаў першы суперкамп’ютар DGX-1 Ілану Маску для OpenAI. Цяпер ён даставіў адзін з першых экзэмпляраў Spark Маску ў SpaceX.
Прылада ідзе разам з перадусталяваным праграмным стэкам Nvidia AI — CUDA, бібліятэкамі і сэрвісамі NIM, што дазваляе адразу пачаць працу. DGX Spark ужо тэстуюць Google, Meta, Microsoft, Hugging Face, JetBrains і Anaconda.
Акрамя базавай версіі ўласныя варыянты Spark за тыя ж $3999 прадставяць партнёры кампаніі — Acer, Asus, Dell, Gigabyte, HP, Lenovo і MSI.
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.
Крутой девайс. Хочу такой
Там unified memory, которая медленнее, чем VRAM у GPU. Конечно, 128 Gb лучше, чем 24-32 Gb, но все же нужно на тесты скорости смотреть
Да. Пусть медленнее. Другой вопрос, что принципиально возможно запустить модель уровня Alphafold 3 или Openfold на собственном железе без приобретения A100 или H100, которые стоят как целая маленькая лаборатория.