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NVIDIA DGX Spark AI Supercomputer — GB10 Grace Blackwell, 128 GB di memoria unificata, 4 TB NVMe, 1 PFLOP in precisione FP4
Superchip: Superchip NVIDIA GB10 Grace Blackwell
CPU: CPU Arm a 20 core (10× Cortex-X925 + 10× Cortex-A725)
GPU: GPU Blackwell con core Tensor di quinta generazione, fino a 1 PFLOP in precisione FP4
Memoria: 128 GB di memoria unificata coerente, LPDDR5x a 256 bit a 273 GB/s
- Panoramica
- Prodotti consigliati
Caratteristiche principali
NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip — CPU Arm a 20 core (10× Cortex-X925 + 10× Cortex-A725) abbinata a una GPU Blackwell con prestazioni fino a 1 PFLOP in precisione FP4
128 GB di memoria unificata coerente — LPDDR5x a 256 bit a 273 GB/s; esegue, ottimizza e fornisce modelli fino a 200 miliardi di parametri in locale
Archiviazione NVMe M.2 da 4 TB con crittografia integrata, preinstallato con NVIDIA DGX OS e l’intero stack software AI di NVIDIA
Espandi la capacità quando ne hai bisogno — Networking NVIDIA ConnectX-7 (200 Gb/s, 2× QSFP) più 10 GbE e Wi-Fi 7; collega fino a 4 unità per lavorare con modelli fino a 700 miliardi di parametri
Vero ingombro da scrivania — 150 × 150 × 50,5 mm, 1,2 kg, alimentato da un’unica fonte esterna da 240 W
DESCRIZIONE
NVIDIA DGX Spark porta l’architettura Grace Blackwell sul desktop. Progettato per sviluppatori AI, ricercatori e data scientist, consente di realizzare prototipi, ottimizzare e generare inferenze su modelli linguistici di grandi dimensioni senza inviare i dati al cloud.
Il superchip GB10 combina una CPU Arm a 20 core con una GPU Blackwell dotata di core tensoriali di quinta generazione, collegate tramite NVLink-C2C per una memoria coerente tra CPU e GPU. Con 128 GB di memoria unificata è possibile elaborare modelli fino a 200 miliardi di parametri su una singola unità e scalare fino a 405 miliardi su due unità — oppure fino a 700 miliardi su quattro unità — sfruttando la rete integrata ConnectX-7.
DGX Spark è fornito con NVIDIA DGX OS e uno stack software AI preinstallato, che include accesso a PyTorch, TensorRT-LLM, Jupyter, Ollama, NVIDIA NIM e NVIDIA Blueprints. I progetti prototipati localmente possono essere trasferiti direttamente su DGX Cloud o su qualsiasi data center accelerato da NVIDIA.
Applicazioni target: inferenza locale di LLM · affinamento di modelli · sviluppo di agenti AI · scienza dei dati · prototipazione di AI edge, robotica e visione artificiale.
Specifiche tecniche
Tipo di prodotto |
Supercomputer AI NVIDIA DGX Spark (sistema desktop Grace Blackwell) |
Superchip |
Superchip NVIDIA GB10 Grace Blackwell |
CPU |
CPU Arm a 20 core (10× Cortex-X925 + 10× Cortex-A725) |
Scheda grafica |
GPU Blackwell con core Tensor di quinta generazione, fino a 1 PFLOP in precisione FP4 |
Interconnessione CPU-GPU |
Collegamento coerente di memoria NVLink-C2C |
Memoria |
128 GB di memoria unificata coerente, LPDDR5x a 256 bit a 273 GB/s |
Dimensione del modello |
Fino a 200 miliardi di parametri su una singola unità; 405 miliardi su due unità; fino a 700 miliardi su quattro unità |
Archiviazione |
4 TB NVMe M.2 con crittografia integrata |
Rete di contatti |
NVIDIA ConnectX-7 (200 Gb/s, 2× QSFP), 10 GbE e Wi-Fi 7 |
Sistema Operativo |
NVIDIA DGX OS |
Stack software per l'IA |
PyTorch, TensorRT-LLM, Jupyter, Ollama, NVIDIA NIM e NVIDIA Blueprints, preinstallati |
Percorso di distribuzione |
Spostare il lavoro prototipato localmente su NVIDIA DGX Cloud o su qualsiasi data center accelerato NVIDIA |
Alimentazione elettrica |
Alimentatore esterno da 240 W singolo |
Dimensioni |
150 × 150 × 50,5 mm |
Peso |
1.2 kg |
Applicazioni di destinazione |
Inferenza locale di LLM, affinamento del modello, sviluppo di agenti AI, scienza dei dati, AI per dispositivi edge, robotica e prototipazione della visione artificiale |
