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東莞市中堂鎮(zhèn)、云浮市新興縣、鷹潭市貴溪市、南平市延平區(qū)、延安市洛川縣、內(nèi)江市市中區(qū)、晉城市澤州縣、甘孜新龍縣、武漢市新洲區(qū)、牡丹江市寧安市
汕尾市陸河縣、福州市福清市、普洱市思茅區(qū)、株洲市蘆淞區(qū)、阜新市太平區(qū)
鞍山市臺(tái)安縣、廣州市黃埔區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市玉泉區(qū)、天津市河西區(qū)、懷化市洪江市、廣州市從化區(qū)、福州市臺(tái)江區(qū)、吉安市萬安縣、益陽市資陽區(qū)
內(nèi)蒙古鄂爾多斯市杭錦旗、海南同德縣、重慶市武隆區(qū)、鎮(zhèn)江市丹陽市、渭南市華陰市、泰安市新泰市
臨高縣臨城鎮(zhèn)、廣安市武勝縣、南昌市青山湖區(qū)、儋州市那大鎮(zhèn)、吉安市新干縣、內(nèi)江市資中縣
廣西河池市東蘭縣、晉中市介休市、牡丹江市陽明區(qū)、鞍山市臺(tái)安縣、呂梁市嵐縣
衢州市龍游縣、滁州市瑯琊區(qū)、德陽市旌陽區(qū)、畢節(jié)市金沙縣、撫順市順城區(qū)、鞍山市岫巖滿族自治縣、天津市寶坻區(qū)
海西蒙古族都蘭縣、瓊海市會(huì)山鎮(zhèn)、廣西南寧市上林縣、太原市尖草坪區(qū)、五指山市通什
亳州市蒙城縣、儋州市中和鎮(zhèn)、撫州市崇仁縣、淮南市田家庵區(qū)、衢州市開化縣、眉山市丹棱縣、鶴崗市東山區(qū)、東莞市石碣鎮(zhèn)
深圳市龍華區(qū)、吉安市安?？h、深圳市福田區(qū)、廣西百色市田林縣、葫蘆島市南票區(qū)、杭州市濱江區(qū)、汕尾市城區(qū)、黔西南貞豐縣、連云港市灌云縣、黔西南安龍縣
甘孜雅江縣、馬鞍山市和縣、海口市龍華區(qū)、焦作市中站區(qū)、東莞市石碣鎮(zhèn)、七臺(tái)河市桃山區(qū)、黔南平塘縣、隴南市康縣
黃南河南蒙古族自治縣、湖州市安吉縣、中山市石岐街道、郴州市汝城縣、貴陽市云巖區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟錫林浩特市、南陽市鎮(zhèn)平縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟蘇尼特右旗、陵水黎族自治縣新村鎮(zhèn)
樂東黎族自治縣萬沖鎮(zhèn)、長治市潞州區(qū)、沈陽市新民市、淮南市壽縣、上饒市廣信區(qū)、鎮(zhèn)江市潤州區(qū)、贛州市瑞金市、儋州市排浦鎮(zhèn)、哈爾濱市尚志市
河源市紫金縣、營口市大石橋市、長沙市長沙縣、葫蘆島市龍港區(qū)、沈陽市法庫縣、阿壩藏族羌族自治州黑水縣
綏化市海倫市、綿陽市涪城區(qū)、南陽市新野縣、孝感市孝南區(qū)、蚌埠市龍子湖區(qū)、云浮市新興縣、廣西柳州市城中區(qū)、儋州市中和鎮(zhèn)、廣西百色市樂業(yè)縣、鹽城市建湖縣
澄邁縣永發(fā)鎮(zhèn)、杭州市下城區(qū)、中山市港口鎮(zhèn)、潮州市湘橋區(qū)、北京市海淀區(qū)
廣西桂林市臨桂區(qū)、上饒市萬年縣、濟(jì)寧市曲阜市、牡丹江市陽明區(qū)、信陽市息縣
晉中市左權(quán)縣、太原市杏花嶺區(qū)、周口市鹿邑縣、荊州市洪湖市、杭州市上城區(qū)、營口市老邊區(qū)、商洛市洛南縣、酒泉市敦煌市、南京市溧水區(qū)
延安市黃龍縣、營口市老邊區(qū)、黔西南興仁市、長治市襄垣縣、蘇州市虎丘區(qū)、遼陽市宏偉區(qū)
肇慶市鼎湖區(qū)、廣西百色市右江區(qū)、開封市祥符區(qū)、濮陽市清豐縣、西寧市城東區(qū)、永州市藍(lán)山縣、內(nèi)蒙古通遼市奈曼旗、瓊海市中原鎮(zhèn)
哈爾濱市香坊區(qū)、達(dá)州市渠縣、昆明市祿勸彝族苗族自治縣、云浮市新興縣、上海市靜安區(qū)
萬寧市和樂鎮(zhèn)、廣西貴港市覃塘區(qū)、云浮市云城區(qū)、溫州市永嘉縣、錦州市黑山縣、濱州市博興縣、濮陽市清豐縣、常德市武陵區(qū)、武漢市洪山區(qū)
龍巖市永定區(qū)、甘南夏河縣、中山市東區(qū)街道、濟(jì)寧市泗水縣、廣西北海市合浦縣
東莞市沙田鎮(zhèn)、宜春市袁州區(qū)、漯河市郾城區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市東勝區(qū)、海西蒙古族烏蘭縣、沈陽市法庫縣、海東市民和回族土族自治縣、呂梁市中陽縣、濱州市無棣縣
陽江市陽東區(qū)、宿州市碭山縣、甘南卓尼縣、廣西桂林市全州縣、溫州市龍港市、紹興市柯橋區(qū)、臨高縣和舍鎮(zhèn)、濮陽市華龍區(qū)
巴中市通江縣、成都市彭州市、長治市屯留區(qū)、昭通市昭陽區(qū)、成都市簡陽市、內(nèi)蒙古包頭市土默特右旗、菏澤市鄆城縣
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內(nèi)蒙古鄂爾多斯市準(zhǔn)格爾旗、雅安市滎經(jīng)縣、濰坊市高密市、廣西百色市平果市、涼山喜德縣、廣安市鄰水縣、北京市房山區(qū)、長治市平順縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市鄂托克前旗
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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)與云端算力的無縫遷移。AI開發(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)1,000萬億次，專為生成式AI和物理AI模型設(shè)計(jì)。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(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(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(jì)算機(jī)”這一新品類誕生的標(biāo)志，未來將推動(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(gè)人開發(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)新門檻大幅降低。
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