Сегодня 22 октября 2026
18+
MWC 2018 2018 Computex IFA 2018
реклама
Новости Hardware

Nvidia представила персональный ИИ-суперкомпьютер DGX Spark и рабочую станцию DGX Station на суперчипах Grace Blackwell

Компания Nvidia представила «персональный ИИ-суперкомпьютер» и рабочую станцию серии GDX, которые построены на базе суперчипов Grace Blackwell. Настольные суперкомпьютеры Nvidia на платформе Blackwell Ultra ориентированы на ИИ-разработчиков, исследователей и других специалистов, занимающихся созданием прототипов, настройкой и доработкой больших ИИ-моделей.

 Источник изображений: Nvidia

Источник изображений: Nvidia

DGX Spark (бывший Project DIGITS) и DGX Station привносят мощь архитектуры Grace Blackwell, ранее доступной только в центрах обработки данных, на персональные компьютеры. Они поставляются с полным набором программного обеспечения, предназначенным для создания, настройки и инференса больших языковых моделей ИИ. Разработка систем серии DGX осуществляется совместно с партнёрами Nvidia, включая Asus, Dell, HP и Lenovo.

«Искусственный интеллект преобразовал все уровни вычислительного стека. Вполне логично появление нового класса компьютеров, созданных для разработчиков в сфере ИИ, а также используемых для запуска ИИ-приложений. С новыми персональными ИИ-компьютерами DGX искусственный интеллект может распространиться как на облачные сервисы, так и на десктопные и периферийные приложения», — считает основатель и гендиректор Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang).

 Источник изображений: Nvidia

DGX Spark — это самый маленький в мире ИИ-суперкомпьютер, аппаратной основой которого стал суперчип GB10, оптимизированный для формфактора десктопного компьютера. Чип оснащён мощным графическим процессором с тензорными ядрами пятого поколения, он обеспечивает FP4-производительность до 1 Пфлопс (1000 триллионов операций в секунду). Центральный процессор включает 20 ядер — по десять Arm Cortex-X925 и Cortex-A725. В качестве программной платформы выступает фирменная DGX OS.

 Источник изображения: Karminski

Источник изображения: Karminski

Суперчип GB10 использует технологию интерконнекта NVLink-C2C для обеспечения быстрой передачи данных между CPU и GPU — пропускная способность в пять раз выше PCIe 5.0. Система оснащена 128 Гбайт когерентной оперативной памяти (общая для CPU и GPU) с 256-битной шиной и пропускной способностью в 273 Гбайт/с, а также 4 Тбайт NVMe SSD. Такая архитектура позволяет суперчипу быстрее распределять данные между GPU и CPU, чтобы оптимизировать производительность для нагрузок ИИ с интенсивным использованием памяти. Система предложит ещё четыре USB 4 Type-C (до 40 Гбит/с), 10-гигабитный Ethernet, интерфейс ConnectX-7 Smart NIC для соединения нескольких систем в кластер, Wi-Fi 7 и Bluetooth 5.3, а также HDMI.

Полнофункциональная ИИ-платформа Nvidia позволит пользователям DGX Spark плавно переносить свои ИИ-модели с рабочих станций в облако DGX Cloud или в любую другую облачную инфраструктуру или инфраструктуру центра обработки данных. Сделать это можно практически без внесения изменений в программный код, что делает проще разработку прототипов, настройку и итерацию рабочих процессов.

 Источник изображений: Nvidia

Рабочая станция DGX Station обеспечит производительность уровня дата-центра в компактном ИИ-компьютере. Это первая рабочая станция на базе ускорителя GB300 на архитектуре Grace Blackwell. Графический процессор Blackwell Ultra с тензорными ядрами последнего поколения подключен к процессору Grace с 72 Arm-ядрами Neoverse V2 через NVLink-C2C, и обеспечивает лучшую в своём классе производительность — до 20 Пфлопс FP4. Данная система предложит 784 Гбайт когерентной памяти — 288 Гбайт HBM3e и 496 Гбайт LPDDR5X.

В оснащении DGX Station сетевой адаптер ConnectX-8 SuperNIC, который оптимизирован для ускорения гипермасштабируемых вычислительных нагрузок благодаря поддержке сетевых соединений на скорости до 800 Гбит/с. Объединив возможности рабочих станций DGX с платформой Nvidia CUDA-X AI, разработчики смогут достичь высокого уровня производительности при создании ИИ-моделей на ПК.

DGX Spark поступит в продажу в мае за $3999.

Было интересно? Скажите об этом Google, чтобы чаще получать ссылки на наши новости про серверы

Источник:

Если вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER.
Материалы по теме

window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
Дыры PHP уже пытаются использовать для взлома серверов — Google, OpenAI и Amazon встали на защиту интернета 10 мин.
Видео: релизный трейлер Phantom Blade Zero и анонс физического издания для PS5 25 мин.
ИИ разогнал выручку Meta на 26 %, но требует ещё больше денег — компания готовит новые акции без права голоса 2 ч.
«Колоссальный» обзорный геймплейный трейлер Warhammer 40,000: Dawn of War 4 показал главные особенности амбициозной стратегии 4 ч.
Я тебя породил: представлена рекурсивная модель ИИ, которая обучает себя сама 4 ч.
Слухи: закрытие BioWare и отмена Mass Effect 5 не поставили крест на сериале Mass Effect от команды «Фоллаут» 4 ч.
Microsoft запустила почасовую оплату в Xbox Cloud Gaming без подписки Game Pass — от $3,99 за 10 часов 8 ч.
DeepSeek открыла исходный код DeepInfer — фреймворка для инференса своего ИИ 13 ч.
Meta оштрафовали на $25 млрд за обман пользователей — последствия скандала с Cambridge Analytica 13 ч.
Октябрьский фестиваль демоверсий «Играм быть» в Steam наводнил ИИ-мусор, и пользователи требуют перемен 13 ч.
Gartner: мировые затраты на дата-центры в 2026 году взлетят более чем на 70 % 2 ч.
OPPO Find X10 Pro Max против обычного Find X10: стоит ли доплатить за старшую модель 3 ч.
Tesla захлебнулась в заказах: спрос достиг максимума за четыре года, но батарей на всех не хватило 4 ч.
Google Cloud и NVIDIA запустят в ноябре инстансы на базе Vera Rubin NVL72 13 ч.
К 2030 году доходы рынка малых ЦОД в России достигнут 14,2 млрд рублей 13 ч.
Новая статья: EXPO, каким он должен быть: обзор комплекта памяти G.Skill Trident Z5 NeoX RGB DDR5-6000 CL36 32GB с профилем EXPO ULL 13 ч.
HPE компьютеризирует Луну — на луноход Astrolab FLIP установят ИИ-систему с секретным процессором 13 ч.
Nvidia и Siemens научили ИИ проектировать 3D-чипы — трудозатраты инженеров можно сократить на 95 % 13 ч.
Nvidia заткнёт деньгами узкие места в производстве ИИ-чипов — чтобы через три года выпускать в 2,5 раза больше ИИ-ускорителей 13 ч.
Десятки тысяч ускорителей NVIDIA простаивают в суперкластере Meta, ожидая отказа рабочих чипов 16 ч.