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黑河市愛輝區(qū)、重慶市璧山區(qū)、銅仁市萬山區(qū)、內(nèi)江市隆昌市、酒泉市金塔縣
中山市古鎮(zhèn)鎮(zhèn)、營口市站前區(qū)、陵水黎族自治縣文羅鎮(zhèn)、伊春市金林區(qū)、佳木斯市湯原縣、臨夏康樂縣、遂寧市蓬溪縣
寧夏固原市彭陽縣、廣安市廣安區(qū)、佳木斯市郊區(qū)、昭通市鹽津縣、常德市漢壽縣、撫州市金溪縣
大同市廣靈縣、青島市市南區(qū)、廣州市黃埔區(qū)、濟(jì)南市鋼城區(qū)、黔南都勻市、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市海拉爾區(qū)、贛州市定南縣
天津市西青區(qū)、潮州市湘橋區(qū)、銅川市宜君縣、鶴崗市南山區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市奈曼旗
玉溪市江川區(qū)、銅陵市銅官區(qū)、贛州市南康區(qū)、湛江市雷州市、南京市秦淮區(qū)
黔東南雷山縣、廣西柳州市柳江區(qū)、東莞市石排鎮(zhèn)、銅仁市沿河土家族自治縣、南陽市南召縣
廣西梧州市蒼梧縣、咸陽市彬州市、白銀市景泰縣、徐州市睢寧縣、臨汾市大寧縣、佳木斯市前進(jìn)區(qū)
合肥市肥西縣、樂東黎族自治縣萬沖鎮(zhèn)、贛州市于都縣、開封市禹王臺區(qū)、沈陽市康平縣、濰坊市昌樂縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市東勝區(qū)、宿遷市泗陽縣
朔州市朔城區(qū)、儋州市東成鎮(zhèn)、安康市嵐皋縣、昌江黎族自治縣七叉鎮(zhèn)、茂名市高州市、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市牙克石市、阿壩藏族羌族自治州壤塘縣、泉州市鯉城區(qū)
中山市南頭鎮(zhèn)、十堰市竹溪縣、涼山布拖縣、威海市環(huán)翠區(qū)、定安縣黃竹鎮(zhèn)
邵陽市綏寧縣、榆林市吳堡縣、上海市浦東新區(qū)、臨沂市沂南縣、貴陽市修文縣、聊城市莘縣
濮陽市華龍區(qū)、青島市即墨區(qū)、吉安市井岡山市、沈陽市于洪區(qū)、廣西河池市大化瑤族自治縣
紅河蒙自市、大同市陽高縣、深圳市光明區(qū)、三明市永安市、四平市伊通滿族自治縣、衡陽市衡南縣、紹興市新昌縣、白沙黎族自治縣元門鄉(xiāng)、寧波市余姚市
淮安市清江浦區(qū)、常德市鼎城區(qū)、定安縣黃竹鎮(zhèn)、通化市集安市、北京市海淀區(qū)、玉樹囊謙縣、許昌市禹州市、徐州市泉山區(qū)、菏澤市鄆城縣
衢州市常山縣、遼陽市白塔區(qū)、廣西桂林市永?？h、直轄縣天門市、楚雄祿豐市、菏澤市曹縣、杭州市富陽區(qū)、河源市東源縣、淮南市大通區(qū)
邵陽市綏寧縣、黔東南凱里市、萍鄉(xiāng)市湘東區(qū)、齊齊哈爾市龍沙區(qū)、許昌市鄢陵縣、黑河市遜克縣
臨高縣博厚鎮(zhèn)、廣州市海珠區(qū)、洛陽市瀍河回族區(qū)、西寧市城西區(qū)、齊齊哈爾市建華區(qū)、新余市渝水區(qū)、長春市德惠市、運城市稷山縣
漢中市鎮(zhèn)巴縣、永州市寧遠(yuǎn)縣、滁州市南譙區(qū)、莆田市仙游縣、銅陵市郊區(qū)、延安市延長縣、海西蒙古族都蘭縣、重慶市城口縣
北京市延慶區(qū)、長沙市芙蓉區(qū)、安康市紫陽縣、日照市嵐山區(qū)、咸陽市彬州市、西寧市城中區(qū)、臺州市溫嶺市、金華市武義縣、雅安市蘆山縣
孝感市應(yīng)城市、深圳市寶安區(qū)、東莞市望牛墩鎮(zhèn)、晉城市沁水縣、鷹潭市貴溪市、天津市北辰區(qū)
定安縣龍湖鎮(zhèn)、寧德市霞浦縣、濰坊市坊子區(qū)、牡丹江市東安區(qū)、廣西柳州市柳北區(qū)、麗江市玉龍納西族自治縣、三明市沙縣區(qū)、韶關(guān)市翁源縣、昆明市西山區(qū)
貴陽市開陽縣、焦作市馬村區(qū)、恩施州建始縣、晉中市和順縣、韶關(guān)市曲江區(qū)
上海市靜安區(qū)、紅河個舊市、漳州市云霄縣、七臺河市茄子河區(qū)、廣西北海市合浦縣、直轄縣天門市、深圳市南山區(qū)、漳州市龍海區(qū)
安陽市龍安區(qū)、大慶市薩爾圖區(qū)、齊齊哈爾市昂昂溪區(qū)、巴中市南江縣、甘孜道孚縣、莆田市城廂區(qū)、大興安嶺地區(qū)新林區(qū)、重慶市石柱土家族自治縣、天津市濱海新區(qū)、南陽市桐柏縣
郴州市桂東縣、上饒市婺源縣、臨滄市永德縣、澄邁縣橋頭鎮(zhèn)、遵義市正安縣
泰安市泰山區(qū)、北京市密云區(qū)、屯昌縣烏坡鎮(zhèn)、汕頭市金平區(qū)、錦州市凌河區(qū)
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內(nèi)蒙古鄂爾多斯市鄂托克旗、黔西南貞豐縣、連云港市贛榆區(qū)、臨高縣和舍鎮(zhèn)、榆林市橫山區(qū)、平頂山市葉縣、寧夏固原市原州區(qū)、安陽市林州市、云浮市云安區(qū)
滁州市天長市、十堰市房縣、臨沂市沂水縣、泰州市靖江市、平?jīng)鍪徐`臺縣、平?jīng)鍪袥艽h、四平市公主嶺市、郴州市汝城縣、蕪湖市鏡湖區(qū)、永州市零陵區(qū)
廣元市昭化區(qū)、成都市郫都區(qū)、開封市蘭考縣、杭州市上城區(qū)、昭通市大關(guān)縣、宜昌市秭歸縣
杭州市西湖區(qū)、湛江市麻章區(qū)、廣西玉林市博白縣、上饒市鄱陽縣、瀘州市龍馬潭區(qū)、萍鄉(xiāng)市上栗縣
果洛甘德縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市準(zhǔn)格爾旗、廣西河池市東蘭縣、寧德市屏南縣、廣西柳州市柳城縣、北京市海淀區(qū)、天津市濱海新區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市化德縣、韶關(guān)市曲江區(qū)
荊門市沙洋縣、張掖市臨澤縣、定安縣黃竹鎮(zhèn)、鞍山市鐵西區(qū)、平?jīng)鍪徐`臺縣、荊州市石首市、龍巖市連城縣、昌江黎族自治縣烏烈鎮(zhèn)、南昌市西湖區(qū)
成都市金牛區(qū)、廈門市翔安區(qū)、韶關(guān)市樂昌市、長沙市岳麓區(qū)、永州市江華瑤族自治縣、雞西市滴道區(qū)、黔南三都水族自治縣、平?jīng)鍪嗅轻紖^(qū)
忻州市岢嵐縣、荊門市東寶區(qū)、廣西桂林市臨桂區(qū)、紅河金平苗族瑤族傣族自治縣、泰安市東平縣
樂東黎族自治縣九所鎮(zhèn)、新鄉(xiāng)市鳳泉區(qū)、漢中市南鄭區(qū)、新余市渝水區(qū)、大連市沙河口區(qū)
連云港市灌云縣、三門峽市靈寶市、濟(jì)寧市魚臺縣、孝感市漢川市、廣西貴港市覃塘區(qū)、韶關(guān)市翁源縣、臺州市仙居縣、蘇州市虎丘區(qū)、商丘市永城市、廣西梧州市蒙山縣
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嘉峪關(guān)市新城鎮(zhèn)、懷化市會同縣、上饒市信州區(qū)、張掖市臨澤縣、運城市臨猗縣、玉樹曲麻萊縣、德陽市旌陽區(qū)、信陽市羅山縣
金華市浦江縣、哈爾濱市巴彥縣、贛州市尋烏縣、臨汾市浮山縣、宿州市碭山縣、麗水市景寧畬族自治縣
廣西柳州市三江侗族自治縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市額爾古納市、通化市東昌區(qū)、呂梁市興縣、澄邁縣老城鎮(zhèn)、南陽市方城縣、成都市邛崍市、汕頭市金平區(qū)
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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。
DGX Spark的性能參數(shù)使其能夠本地運行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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