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榆林市佳縣、綿陽市涪城區(qū)、上饒市婺源縣、舟山市定海區(qū)、廣西玉林市博白縣、牡丹江市西安區(qū)
馬鞍山市和縣、大連市普蘭店區(qū)、白沙黎族自治縣邦溪鎮(zhèn)、九江市潯陽區(qū)、白銀市平川區(qū)、開封市蘭考縣、畢節(jié)市織金縣、湘西州瀘溪縣、南昌市灣里區(qū)、廣西柳州市柳城縣
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廣西崇左市江州區(qū)、保亭黎族苗族自治縣什玲、東方市新龍鎮(zhèn)、青島市萊西市、平?jīng)鍪徐o寧縣、綿陽市平武縣、甘南瑪曲縣、長春市榆樹市、佳木斯市樺南縣
雞西市滴道區(qū)、寧德市屏南縣、伊春市金林區(qū)、曲靖市沾益區(qū)、撫州市東鄉(xiāng)區(qū)、南陽市新野縣、無錫市梁溪區(qū)、武漢市硚口區(qū)、朔州市平魯區(qū)
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廣西玉林市陸川縣、廣西來賓市象州縣、天水市秦州區(qū)、海北祁連縣、定安縣定城鎮(zhèn)、臨沂市蒙陰縣
鄂州市鄂城區(qū)、?？谑协偵絽^(qū)、黃山市黃山區(qū)、臨汾市汾西縣、內(nèi)蒙古赤峰市敖漢旗、鄭州市上街區(qū)、襄陽市宜城市、成都市金堂縣
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)
恩施州巴東縣、北京市通州區(qū)、南陽市淅川縣、昭通市威信縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市和林格爾縣、遼陽市遼陽縣
內(nèi)蒙古烏蘭察布市商都縣、洛陽市偃師區(qū)、瓊海市博鰲鎮(zhèn)、濰坊市高密市、綏化市蘭西縣、海西蒙古族都蘭縣
黃仁勛：英偉達(dá)個人AI計算機(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超級計算機(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AI超算” 的設(shè)備，由英偉達(dá)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(jī)形態(tài)機(jī)身內(nèi)，支持開發(fā)者在本地完成大模型的訓(xùn)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(jìn)入了 “個人時代”。
DGX Spark的核心是英偉達(dá)專為臺式機(jī)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(yùn)算能力高達(dá)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(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，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，大幅降低開發(fā)門檻。
DGX Spark的研發(fā)始于英偉達(dá)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(dá)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(jī)”這一新品類誕生的標(biāo)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(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)和個人開發(fā)者能夠以消費(fèi)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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