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東莞市麻涌鎮(zhèn)、樂(lè)東黎族自治縣志仲鎮(zhèn)、紹興市諸暨市、寶雞市渭濱區(qū)、南昌市青山湖區(qū)
撫州市宜黃縣、廣西梧州市龍圩區(qū)、直轄縣天門(mén)市、雅安市寶興縣、衡陽(yáng)市衡南縣、天水市清水縣、陵水黎族自治縣黎安鎮(zhèn)
寧夏銀川市金鳳區(qū)、駐馬店市驛城區(qū)、錦州市凌河區(qū)、濟(jì)南市平陰縣、青島市市南區(qū)、昆明市宜良縣
商洛市山陽(yáng)縣、淮安市清江浦區(qū)、貴陽(yáng)市修文縣、甘孜新龍縣、廣西桂林市荔浦市、贛州市信豐縣、白城市鎮(zhèn)賚縣、樂(lè)山市五通橋區(qū)、衢州市開(kāi)化縣、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市臨河區(qū)
運(yùn)城市臨猗縣、遵義市赤水市、黃南尖扎縣、揚(yáng)州市高郵市、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市伊金霍洛旗、安順市西秀區(qū)、呂梁市嵐縣、平?jīng)鍪徐`臺(tái)縣、儋州市光村鎮(zhèn)、瓊海市石壁鎮(zhèn)
邵陽(yáng)市武岡市、上饒市婺源縣、自貢市自流井區(qū)、阜新市彰武縣、紹興市越城區(qū)、懷化市會(huì)同縣、黔東南麻江縣、紹興市柯橋區(qū)、上海市徐匯區(qū)、紅河金平苗族瑤族傣族自治縣
寶雞市渭濱區(qū)、岳陽(yáng)市岳陽(yáng)縣、泰安市岱岳區(qū)、重慶市城口縣、海西蒙古族格爾木市、大連市金州區(qū)、張掖市民樂(lè)縣、菏澤市單縣
普洱市西盟佤族自治縣、漢中市南鄭區(qū)、遼源市龍山區(qū)、涼山雷波縣、渭南市富平縣、寶雞市鳳翔區(qū)、雅安市天全縣、樂(lè)山市峨眉山市、延邊龍井市
岳陽(yáng)市汨羅市、咸陽(yáng)市旬邑縣、湘西州鳳凰縣、三明市寧化縣、黔南三都水族自治縣
北京市西城區(qū)、西安市周至縣、阜陽(yáng)市臨泉縣、長(zhǎng)治市襄垣縣、保山市昌寧縣、瓊海市萬(wàn)泉鎮(zhèn)、廣西桂林市荔浦市
齊齊哈爾市建華區(qū)、大連市西崗區(qū)、鞍山市海城市、鐵嶺市鐵嶺縣、濟(jì)源市市轄區(qū)、鄭州市中牟縣、廣西南寧市青秀區(qū)、南京市秦淮區(qū)、衡陽(yáng)市耒陽(yáng)市、德陽(yáng)市羅江區(qū)
湛江市坡頭區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市阿魯科爾沁旗、牡丹江市東寧市、寧夏中衛(wèi)市中寧縣、阜新市阜新蒙古族自治縣、文山文山市、晉中市壽陽(yáng)縣
肇慶市高要區(qū)、福州市臺(tái)江區(qū)、內(nèi)蒙古阿拉善盟阿拉善左旗、杭州市上城區(qū)、撫州市樂(lè)安縣
綏化市肇東市、黃南同仁市、揚(yáng)州市廣陵區(qū)、廣西北海市海城區(qū)、海北祁連縣、廈門(mén)市同安區(qū)、合肥市廬陽(yáng)區(qū)、商洛市柞水縣、伊春市伊美區(qū)
廣西貴港市覃塘區(qū)、衢州市衢江區(qū)、昌江黎族自治縣烏烈鎮(zhèn)、濟(jì)南市濟(jì)陽(yáng)區(qū)、麗水市松陽(yáng)縣、長(zhǎng)春市農(nóng)安縣、衡陽(yáng)市衡南縣、武漢市新洲區(qū)、西寧市城中區(qū)
樂(lè)東黎族自治縣利國(guó)鎮(zhèn)、洛陽(yáng)市宜陽(yáng)縣、涼山昭覺(jué)縣、濟(jì)南市濟(jì)陽(yáng)區(qū)、西安市鄠邑區(qū)、四平市鐵西區(qū)
朝陽(yáng)市凌源市、昭通市大關(guān)縣、邵陽(yáng)市邵陽(yáng)縣、內(nèi)蒙古興安盟扎賚特旗、連云港市灌南縣、鶴壁市鶴山區(qū)、甘孜爐霍縣、昆明市富民縣、揚(yáng)州市廣陵區(qū)、重慶市墊江縣
松原市扶余市、臨汾市汾西縣、金昌市金川區(qū)、溫州市龍灣區(qū)、文昌市錦山鎮(zhèn)
漢中市勉縣、遵義市仁懷市、南昌市西湖區(qū)、日照市嵐山區(qū)、北京市通州區(qū)
菏澤市曹縣、重慶市石柱土家族自治縣、邵陽(yáng)市北塔區(qū)、清遠(yuǎn)市連南瑤族自治縣、漯河市臨潁縣、十堰市丹江口市、大連市沙河口區(qū)、黑河市嫩江市、延安市洛川縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟二連浩特市
宿遷市泗洪縣、湘西州鳳凰縣、廣西欽州市欽北區(qū)、南陽(yáng)市方城縣、鷹潭市月湖區(qū)、莆田市秀嶼區(qū)、孝感市孝昌縣、肇慶市端州區(qū)、天津市寧河區(qū)
內(nèi)蒙古包頭市青山區(qū)、安陽(yáng)市北關(guān)區(qū)、邵陽(yáng)市隆回縣、龍巖市連城縣、廣西百色市田林縣、杭州市下城區(qū)、西雙版納勐臘縣、樂(lè)東黎族自治縣萬(wàn)沖鎮(zhèn)、海南興?？h
武漢市漢陽(yáng)區(qū)、文昌市文教鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市根河市、湖州市南潯區(qū)、嘉興市海寧市、梅州市五華縣、鶴崗市向陽(yáng)區(qū)、十堰市張灣區(qū)
齊齊哈爾市克東縣、成都市成華區(qū)、長(zhǎng)春市農(nóng)安縣、上海市松江區(qū)、遼陽(yáng)市文圣區(qū)、廣西河池市大化瑤族自治縣
大連市普蘭店區(qū)、太原市古交市、肇慶市端州區(qū)、婁底市漣源市、廣西柳州市柳江區(qū)、資陽(yáng)市安岳縣、綿陽(yáng)市江油市、滁州市鳳陽(yáng)縣、內(nèi)蒙古赤峰市巴林左旗、牡丹江市穆棱市
咸寧市咸安區(qū)、玉溪市易門(mén)縣、福州市長(zhǎng)樂(lè)區(qū)、漢中市漢臺(tái)區(qū)、陽(yáng)江市陽(yáng)東區(qū)、廣西百色市田陽(yáng)區(qū)、南充市儀隴縣、安康市石泉縣
東莞市石龍鎮(zhèn)、襄陽(yáng)市樊城區(qū)、蘇州市太倉(cāng)市、張掖市民樂(lè)縣、日照市東港區(qū)
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沈陽(yáng)市大東區(qū)、大同市陽(yáng)高縣、廣西百色市樂(lè)業(yè)縣、張掖市高臺(tái)縣、大同市廣靈縣、焦作市沁陽(yáng)市、昌江黎族自治縣烏烈鎮(zhèn)、?？谑旋埲A區(qū)、泉州市鯉城區(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(chēng)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(zhuān)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(zhuān)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(hù)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(chēng)，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(lèi)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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