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大慶市肇州縣、廣西桂林市七星區(qū)、白城市鎮(zhèn)賚縣、平頂山市湛河區(qū)、商丘市虞城縣、上海市徐匯區(qū)、文昌市龍樓鎮(zhèn)
麗江市古城區(qū)、黔東南施秉縣、連云港市連云區(qū)、宜賓市興文縣、大理祥云縣
福州市連江縣、上海市徐匯區(qū)、晉中市昔陽縣、池州市石臺縣、銅川市王益區(qū)、濮陽市華龍區(qū)、成都市新津區(qū)、泰州市海陵區(qū)、深圳市羅湖區(qū)
大同市渾源縣、甘孜雅江縣、雞西市密山市、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁左翼中旗、吉安市新干縣、屯昌縣西昌鎮(zhèn)、遼陽市白塔區(qū)、廣安市前鋒區(qū)、惠州市博羅縣、漳州市長泰區(qū)
阜陽市潁泉區(qū)、廣西河池市都安瑤族自治縣、寧夏吳忠市鹽池縣、煙臺市萊州市、渭南市韓城市、徐州市賈汪區(qū)、運(yùn)城市鹽湖區(qū)、北京市懷柔區(qū)、開封市通許縣
廣西百色市田陽區(qū)、西安市蓮湖區(qū)、阜陽市潁東區(qū)、駐馬店市新蔡縣、南陽市社旗縣
內(nèi)蒙古錫林郭勒盟二連浩特市、沈陽市大東區(qū)、吉安市永豐縣、濟(jì)寧市任城區(qū)、成都市新津區(qū)、淮北市濉溪縣、紹興市越城區(qū)、荊州市松滋市、德宏傣族景頗族自治州瑞麗市、荊門市京山市
梅州市五華縣、信陽市羅山縣、天水市甘谷縣、樂東黎族自治縣九所鎮(zhèn)、南昌市南昌縣、延安市寶塔區(qū)、玉樹雜多縣、長沙市開福區(qū)、遼陽市遼陽縣、濟(jì)南市濟(jì)陽區(qū)
溫州市洞頭區(qū)、鄭州市中原區(qū)、長治市平順縣、廣西南寧市賓陽縣、濟(jì)寧市微山縣、汕尾市陸豐市、重慶市彭水苗族土家族自治縣、咸陽市渭城區(qū)、樂山市峨眉山市、昭通市昭陽區(qū)
鶴壁市??h、湛江市遂溪縣、中山市沙溪鎮(zhèn)、陵水黎族自治縣群英鄉(xiāng)、通化市通化縣、郴州市蘇仙區(qū)、北京市石景山區(qū)
上海市徐匯區(qū)、廣西北海市合浦縣、東營市廣饒縣、定西市安定區(qū)、鎮(zhèn)江市京口區(qū)、中山市小欖鎮(zhèn)
文昌市東郊鎮(zhèn)、渭南市大荔縣、廣西百色市西林縣、懷化市鶴城區(qū)、廣西桂林市七星區(qū)、東莞市東城街道
三明市泰寧縣、自貢市貢井區(qū)、樂山市五通橋區(qū)、內(nèi)蒙古包頭市青山區(qū)、長沙市寧鄉(xiāng)市、衡陽市雁峰區(qū)、通化市集安市、白沙黎族自治縣南開鄉(xiāng)、宜賓市敘州區(qū)、信陽市潢川縣
太原市古交市、福州市閩侯縣、臨滄市臨翔區(qū)、涼山冕寧縣、綏化市肇東市、長治市襄垣縣、黔西南貞豐縣、蘭州市皋蘭縣、威海市乳山市
聊城市茌平區(qū)、屯昌縣西昌鎮(zhèn)、六安市金安區(qū)、鶴崗市蘿北縣、甘孜爐霍縣、文山西疇縣
衡陽市雁峰區(qū)、亳州市蒙城縣、河源市連平縣、襄陽市樊城區(qū)、日照市東港區(qū)、齊齊哈爾市碾子山區(qū)、中山市黃圃鎮(zhèn)、淄博市高青縣、長沙市瀏陽市
內(nèi)蒙古阿拉善盟阿拉善左旗、朝陽市北票市、黔南甕安縣、中山市東區(qū)街道、綏化市綏棱縣
內(nèi)蒙古通遼市科爾沁區(qū)、大連市長??h、廣西河池市南丹縣、北京市懷柔區(qū)、上海市金山區(qū)、寶雞市岐山縣、咸陽市彬州市
鄭州市管城回族區(qū)、揭陽市普寧市、荊州市江陵縣、廣西柳州市柳北區(qū)、重慶市永川區(qū)、西安市藍(lán)田縣、四平市伊通滿族自治縣、遼陽市燈塔市、東莞市石龍鎮(zhèn)、蕪湖市鳩江區(qū)
朝陽市凌源市、廣西貴港市覃塘區(qū)、遂寧市射洪市、宜昌市西陵區(qū)、龍巖市武平縣、咸寧市崇陽縣、上饒市橫峰縣、汕頭市潮陽區(qū)、廈門市同安區(qū)
定安縣龍湖鎮(zhèn)、撫順市新賓滿族自治縣、大連市西崗區(qū)、黔東南凱里市、揚(yáng)州市高郵市、西安市周至縣
中山市大涌鎮(zhèn)、贛州市信豐縣、開封市杞縣、白沙黎族自治縣榮邦鄉(xiāng)、天津市武清區(qū)、瀘州市瀘縣、西安市閻良區(qū)
煙臺市福山區(qū)、黑河市愛輝區(qū)、寧德市蕉城區(qū)、泰安市泰山區(qū)、嘉興市海鹽縣、重慶市奉節(jié)縣、遼陽市宏偉區(qū)、陽江市陽西縣、亳州市利辛縣、大同市云州區(qū)
鎮(zhèn)江市京口區(qū)、漢中市佛坪縣、忻州市偏關(guān)縣、麗江市玉龍納西族自治縣、黔南甕安縣、肇慶市封開縣
六安市霍山縣、北京市朝陽區(qū)、宣城市郎溪縣、廣西百色市平果市、東營市廣饒縣、呂梁市汾陽市、內(nèi)蒙古赤峰市阿魯科爾沁旗、紅河建水縣
鄭州市登封市、廣西梧州市蒙山縣、德州市樂陵市、江門市鶴山市、銅川市耀州區(qū)、大理洱源縣、黔東南丹寨縣
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哈爾濱市道里區(qū)、渭南市蒲城縣、東莞市石龍鎮(zhèn)、撫州市臨川區(qū)、宜春市樟樹市、許昌市建安區(qū)、白山市江源區(qū)、儋州市中和鎮(zhèn)、臺州市路橋區(qū)
樂山市五通橋區(qū)、衡陽市耒陽市、黃南河南蒙古族自治縣、濰坊市高密市、長治市潞州區(qū)、延邊琿春市、六安市金寨縣、揭陽市榕城區(qū)、安康市嵐皋縣、佳木斯市撫遠(yuǎn)市
洛陽市嵩縣、廣西柳州市三江侗族自治縣、商丘市永城市、周口市鹿邑縣、紅河蒙自市、南通市啟東市、雙鴨山市集賢縣、鹽城市射陽縣
定西市安定區(qū)、內(nèi)蒙古興安盟扎賚特旗、甘孜得榮縣、廣西梧州市藤縣、上海市松江區(qū)
馬鞍山市雨山區(qū)、湖州市長興縣、韶關(guān)市南雄市、郴州市安仁縣、鎮(zhèn)江市丹陽市、臨汾市汾西縣、濟(jì)南市長清區(qū)、達(dá)州市通川區(qū)、麗江市華坪縣、咸陽市淳化縣
汕頭市潮南區(qū)、新鄉(xiāng)市輝縣市、伊春市鐵力市、錦州市太和區(qū)、保亭黎族苗族自治縣什玲、晉中市昔陽縣
張掖市肅南裕固族自治縣、遼陽市太子河區(qū)、臨沂市費(fèi)縣、咸陽市淳化縣、日照市五蓮縣、臺州市椒江區(qū)、長春市二道區(qū)、新鄉(xiāng)市紅旗區(qū)
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商丘市睢縣、黔東南錦屏縣、蚌埠市五河縣、駐馬店市西平縣、襄陽市棗陽市
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晉城市陵川縣、龍巖市連城縣、雅安市蘆山縣、宜春市高安市、鶴崗市綏濱縣、寧波市奉化區(qū)、江門市鶴山市
聊城市東阿縣、樂山市犍為縣、贛州市石城縣、甘南舟曲縣、渭南市合陽縣、景德鎮(zhèn)市珠山區(qū)
陵水黎族自治縣黎安鎮(zhèn)、周口市淮陽區(qū)、廣西來賓市興賓區(qū)、襄陽市??悼h、上饒市余干縣、撫州市臨川區(qū)、臨高縣加來鎮(zhèn)、常州市鐘樓區(qū)、安康市漢陰縣、咸寧市赤壁市
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黃仁勛:英偉達(dá)個人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(shí)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(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(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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