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贛州市定南縣、鶴崗市東山區(qū)、齊齊哈爾市富拉爾基區(qū)、太原市杏花嶺區(qū)、汕頭市龍湖區(qū)、哈爾濱市南崗區(qū)
西寧市湟源縣、江門市新會(huì)區(qū)、天津市東麗區(qū)、湘潭市湘潭縣、吉林市樺甸市、中山市小欖鎮(zhèn)、贛州市南康區(qū)、宿遷市宿城區(qū)
海東市循化撒拉族自治縣、陽江市陽春市、自貢市富順縣、溫州市鹿城區(qū)、樂東黎族自治縣千家鎮(zhèn)、新鄉(xiāng)市衛(wèi)輝市、懷化市溆浦縣、寧德市霞浦縣、蘭州市榆中縣
重慶市彭水苗族土家族自治縣、廣西南寧市武鳴區(qū)、南昌市南昌縣、溫州市文成縣、重慶市璧山區(qū)
三門峽市陜州區(qū)、煙臺(tái)市萊山區(qū)、三明市明溪縣、定安縣定城鎮(zhèn)、無錫市濱湖區(qū)、大興安嶺地區(qū)塔河縣、綏化市肇東市、北京市通州區(qū)、樂山市峨邊彝族自治縣、內(nèi)蒙古烏蘭察布市化德縣
宜春市靖安縣、甘南迭部縣、寶雞市渭濱區(qū)、阜陽市潁上縣、上海市青浦區(qū)、本溪市明山區(qū)、廣西百色市田陽區(qū)、廣西柳州市柳南區(qū)
莆田市涵江區(qū)、泉州市石獅市、儋州市峨蔓鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古通遼市開魯縣、陵水黎族自治縣黎安鎮(zhèn)、佳木斯市湯原縣、西寧市城東區(qū)
廣西南寧市邕寧區(qū)、新余市分宜縣、宜春市樟樹市、韶關(guān)市武江區(qū)、普洱市思茅區(qū)、南充市儀隴縣、惠州市博羅縣、南平市松溪縣
玉樹雜多縣、牡丹江市穆棱市、青島市萊西市、眉山市丹棱縣、黔東南黎平縣、蚌埠市懷遠(yuǎn)縣、新鄉(xiāng)市封丘縣
中山市三鄉(xiāng)鎮(zhèn)、綿陽市平武縣、白銀市景泰縣、撫順市撫順縣、周口市西華縣
湛江市雷州市、?？谑协偵絽^(qū)、南充市嘉陵區(qū)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市滿洲里市、韶關(guān)市新豐縣、渭南市澄城縣
沈陽市法庫縣、涼山喜德縣、黔東南天柱縣、臨高縣波蓮鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古包頭市固陽縣、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁左翼中旗、成都市都江堰市、淮安市洪澤區(qū)、遼陽市白塔區(qū)、煙臺(tái)市福山區(qū)
大慶市林甸縣、駐馬店市平輿縣、黃岡市黃梅縣、黃岡市麻城市、運(yùn)城市垣曲縣、沈陽市和平區(qū)
朔州市平魯區(qū)、甘孜德格縣、梅州市豐順縣、昭通市威信縣、廣西梧州市龍圩區(qū)、阜新市新邱區(qū)、茂名市高州市
大連市瓦房店市、咸陽市淳化縣、廣西來賓市武宣縣、聊城市莘縣、駐馬店市遂平縣、天津市河?xùn)|區(qū)、菏澤市牡丹區(qū)、長治市襄垣縣
遵義市桐梓縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市伊金霍洛旗、贛州市上猶縣、運(yùn)城市新絳縣、昌江黎族自治縣七叉鎮(zhèn)
孝感市孝南區(qū)、成都市金堂縣、嘉峪關(guān)市文殊鎮(zhèn)、文山富寧縣、襄陽市棗陽市、松原市長嶺縣、荊州市公安縣、重慶市大足區(qū)、揚(yáng)州市高郵市
三明市泰寧縣、牡丹江市西安區(qū)、駐馬店市確山縣、寶雞市太白縣、濰坊市寒亭區(qū)、懷化市靖州苗族侗族自治縣、商丘市虞城縣、杭州市拱墅區(qū)
鹽城市大豐區(qū)、甘孜石渠縣、內(nèi)蒙古包頭市石拐區(qū)、池州市青陽縣、天水市張家川回族自治縣、佳木斯市湯原縣、鹽城市建湖縣、臨滄市云縣、涼山甘洛縣
茂名市茂南區(qū)、重慶市長壽區(qū)、上饒市廣信區(qū)、廣西北海市鐵山港區(qū)、德陽市綿竹市、呂梁市臨縣、文山硯山縣、重慶市榮昌區(qū)、瓊海市陽江鎮(zhèn)
濟(jì)南市平陰縣、曲靖市羅平縣、郴州市蘇仙區(qū)、鶴崗市興山區(qū)、濮陽市臺(tái)前縣、杭州市上城區(qū)、江門市臺(tái)山市、臨汾市古縣、湘潭市韶山市、黃岡市黃州區(qū)
松原市扶余市、呂梁市離石區(qū)、寶雞市鳳翔區(qū)、萍鄉(xiāng)市蓮花縣、文昌市文教鎮(zhèn)、朔州市山陰縣、東營市河口區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟蘇尼特右旗、錦州市凌河區(qū)
新鄉(xiāng)市衛(wèi)濱區(qū)、果洛達(dá)日縣、上海市黃浦區(qū)、文山馬關(guān)縣、廣西南寧市良慶區(qū)、畢節(jié)市金沙縣、黔南福泉市
吉安市永豐縣、濱州市陽信縣、杭州市西湖區(qū)、大慶市大同區(qū)、榆林市神木市、安慶市太湖縣、咸陽市永壽縣、屯昌縣西昌鎮(zhèn)、濰坊市高密市
臨滄市永德縣、濟(jì)南市歷下區(qū)、昭通市永善縣、濮陽市華龍區(qū)、甘南舟曲縣、鞍山市立山區(qū)、白城市大安市、吉安市永新縣
海西蒙古族都蘭縣、遵義市紅花崗區(qū)、寧德市柘榮縣、內(nèi)蒙古烏蘭察布市卓資縣、永州市寧遠(yuǎn)縣、溫州市永嘉縣、濟(jì)源市市轄區(qū)、北京市通州區(qū)、臨夏東鄉(xiāng)族自治縣、婁底市漣源市
焦作市解放區(qū)、廣西玉林市容縣、鄭州市二七區(qū)、德州市陵城區(qū)、連云港市東?？h
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麗水市云和縣、宜春市豐城市、白銀市會(huì)寧縣、臨滄市臨翔區(qū)、南平市邵武市
昆明市宜良縣、南昌市南昌縣、廣西桂林市疊彩區(qū)、呂梁市文水縣、衡陽市祁東縣、寧夏吳忠市紅寺堡區(qū)、朝陽市雙塔區(qū)、雙鴨山市寶清縣
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涼山會(huì)理市、上饒市廣信區(qū)、周口市西華縣、衢州市常山縣、黃岡市黃州區(qū)、澄邁縣仁興鎮(zhèn)、寧德市柘榮縣
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徐州市鼓樓區(qū)、溫州市泰順縣、松原市乾安縣、淄博市淄川區(qū)、聊城市東昌府區(qū)
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大興安嶺地區(qū)呼瑪縣、自貢市榮縣、成都市都江堰市、湘西州永順縣、楚雄姚安縣
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鞍山市立山區(qū)、景德鎮(zhèn)市浮梁縣、溫州市泰順縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟正鑲白旗、咸寧市崇陽縣、上海市青浦區(qū)
梅州市蕉嶺縣、廣西貴港市桂平市、通化市輝南縣、遵義市紅花崗區(qū)、海口市秀英區(qū)、東方市板橋鎮(zhèn)、鄭州市中牟縣、恩施州鶴峰縣、蚌埠市禹會(huì)區(qū)、佛山市順德區(qū)
福州市連江縣、周口市扶溝縣、銅陵市銅官區(qū)、開封市順河回族區(qū)、昆明市官渡區(qū)、玉溪市新平彝族傣族自治縣、益陽市沅江市、衡陽市耒陽市、焦作市中站區(qū)、鎮(zhèn)江市句容市
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商洛市丹鳳縣、果洛甘德縣、萬寧市南橋鎮(zhèn)、菏澤市牡丹區(qū)、信陽市光山縣
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(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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