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阿壩藏族羌族自治州茂縣、綿陽市江油市、榆林市橫山區(qū)、太原市陽曲縣、眉山市青神縣、北京市門頭溝區(qū)、葫蘆島市南票區(qū)、黃山市祁門縣、棗莊市臺兒莊區(qū)
三門峽市盧氏縣、蚌埠市固鎮(zhèn)縣、婁底市婁星區(qū)、寧夏吳忠市同心縣、廣西河池市天峨縣、蚌埠市懷遠(yuǎn)縣、鷹潭市余江區(qū)、五指山市毛道、陵水黎族自治縣三才鎮(zhèn)
延安市黃龍縣、鹽城市阜寧縣、咸寧市通城縣、上海市金山區(qū)、太原市杏花嶺區(qū)、遵義市赤水市
廣西貴港市港南區(qū)、撫州市東鄉(xiāng)區(qū)、廣西貴港市平南縣、昆明市官渡區(qū)、天津市濱海新區(qū)、深圳市龍崗區(qū)
德宏傣族景頗族自治州芒市、南陽市鄧州市、雅安市寶興縣、文昌市昌灑鎮(zhèn)、寶雞市鳳縣、撫州市東鄉(xiāng)區(qū)、長治市沁源縣、阜陽市潁東區(qū)、襄陽市棗陽市、西安市閻良區(qū)
廣西來賓市象州縣、延邊龍井市、廣西賀州市昭平縣、九江市共青城市、五指山市通什、內(nèi)蒙古赤峰市林西縣、濰坊市寒亭區(qū)、延安市甘泉縣
婁底市漣源市、大理鶴慶縣、齊齊哈爾市碾子山區(qū)、聊城市高唐縣、咸陽市渭城區(qū)、內(nèi)蒙古包頭市昆都侖區(qū)
哈爾濱市香坊區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市林西縣、三明市尤溪縣、五指山市毛道、大理彌渡縣、大理劍川縣、撫州市樂安縣
焦作市解放區(qū)、鎮(zhèn)江市京口區(qū)、咸陽市淳化縣、忻州市保德縣、內(nèi)蒙古包頭市固陽縣、湘西州古丈縣、天津市河?xùn)|區(qū)
黔西南興仁市、黃山市歙縣、邵陽市新寧縣、岳陽市湘陰縣、牡丹江市陽明區(qū)、遵義市赤水市
黃岡市蘄春縣、內(nèi)蒙古赤峰市巴林右旗、寧夏銀川市賀蘭縣、齊齊哈爾市昂昂溪區(qū)、阿壩藏族羌族自治州黑水縣、周口市商水縣
哈爾濱市依蘭縣、德州市慶云縣、蚌埠市蚌山區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市東勝區(qū)、朝陽市凌源市、寧波市鄞州區(qū)、德陽市什邡市、雅安市雨城區(qū)、成都市蒲江縣、臨高縣新盈鎮(zhèn)
樂東黎族自治縣千家鎮(zhèn)、隴南市兩當(dāng)縣、濰坊市寒亭區(qū)、景德鎮(zhèn)市昌江區(qū)、齊齊哈爾市鐵鋒區(qū)、延邊琿春市
萍鄉(xiāng)市湘東區(qū)、長治市沁源縣、上海市浦東新區(qū)、煙臺市招遠(yuǎn)市、黔東南錦屏縣、哈爾濱市香坊區(qū)、寧夏中衛(wèi)市中寧縣、南陽市桐柏縣
東莞市麻涌鎮(zhèn)、懷化市新晃侗族自治縣、衢州市常山縣、汕頭市金平區(qū)、??谑协偵絽^(qū)、延安市黃龍縣
佳木斯市前進(jìn)區(qū)、白沙黎族自治縣南開鄉(xiāng)、白城市洮南市、佛山市順德區(qū)、寧夏固原市西吉縣、銅仁市德江縣、紹興市新昌縣、濟(jì)南市槐蔭區(qū)、黃岡市紅安縣、眉山市東坡區(qū)
畢節(jié)市赫章縣、撫順市新賓滿族自治縣、重慶市秀山縣、信陽市固始縣、長治市潞城區(qū)、益陽市安化縣
太原市晉源區(qū)、信陽市平橋區(qū)、宜春市銅鼓縣、廣州市花都區(qū)、榆林市神木市、滁州市全椒縣、鄭州市二七區(qū)
常德市臨澧縣、漯河市源匯區(qū)、廣西桂林市興安縣、汕頭市金平區(qū)、臨滄市臨翔區(qū)、安慶市大觀區(qū)
自貢市富順縣、安慶市岳西縣、臨夏康樂縣、寶雞市金臺區(qū)、安康市紫陽縣、煙臺市蓬萊區(qū)、佳木斯市撫遠(yuǎn)市、濰坊市奎文區(qū)、宜賓市珙縣、廣西桂林市臨桂區(qū)
十堰市鄖西縣、黃山市歙縣、六安市霍邱縣、陽江市陽東區(qū)、中山市三角鎮(zhèn)、自貢市沿灘區(qū)
駐馬店市遂平縣、西雙版納勐臘縣、西安市高陵區(qū)、北京市西城區(qū)、周口市鄲城縣、??谑旋埲A區(qū)、廣西柳州市三江侗族自治縣、雞西市城子河區(qū)
東方市八所鎮(zhèn)、七臺河市茄子河區(qū)、牡丹江市愛民區(qū)、漢中市城固縣、湛江市麻章區(qū)、鶴壁市淇縣、臨汾市汾西縣、通化市梅河口市、本溪市桓仁滿族自治縣
蘭州市西固區(qū)、忻州市保德縣、南京市鼓樓區(qū)、湖州市安吉縣、云浮市新興縣、阜新市阜新蒙古族自治縣、德州市夏津縣、廣西百色市那坡縣、廈門市翔安區(qū)
荊州市石首市、遵義市赤水市、汕尾市陸河縣、晉中市介休市、眉山市彭山區(qū)
荊州市松滋市、長沙市雨花區(qū)、達(dá)州市大竹縣、澄邁縣橋頭鎮(zhèn)、無錫市惠山區(qū)、東營市廣饒縣、臨沂市郯城縣
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
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蘇州市相城區(qū)、平頂山市新華區(qū)、畢節(jié)市赫章縣、雙鴨山市尖山區(qū)、昆明市呈貢區(qū)
巴中市恩陽區(qū)、無錫市江陰市、瓊海市會山鎮(zhèn)、紅河河口瑤族自治縣、樂山市峨眉山市、通化市輝南縣
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鞍山市海城市、濰坊市坊子區(qū)、揭陽市普寧市、寧德市壽寧縣、重慶市綦江區(qū)、德州市武城縣
婁底市雙峰縣、宣城市廣德市、直轄縣仙桃市、南陽市臥龍區(qū)、周口市項城市、雅安市漢源縣、安康市白河縣、商丘市梁園區(qū)、廣西梧州市龍圩區(qū)
甘孜巴塘縣、廣州市越秀區(qū)、松原市寧江區(qū)、萬寧市龍滾鎮(zhèn)、南充市順慶區(qū)、商洛市商州區(qū)、渭南市白水縣、文山廣南縣
重慶市黔江區(qū)、洛陽市宜陽縣、延安市寶塔區(qū)、鶴崗市向陽區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市化德縣、樂山市峨邊彝族自治縣、麗水市縉云縣、東莞市厚街鎮(zhèn)、安陽市湯陰縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟錫林浩特市
安慶市宿松縣、廣元市青川縣、商洛市商州區(qū)、泰州市姜堰區(qū)、西寧市大通回族土族自治縣
廣西桂林市全州縣、七臺河市茄子河區(qū)、湛江市吳川市、畢節(jié)市大方縣、渭南市潼關(guān)縣
臨汾市大寧縣、榆林市定邊縣、朝陽市龍城區(qū)、牡丹江市東安區(qū)、衡陽市蒸湘區(qū)、鄭州市二七區(qū)、韶關(guān)市仁化縣、白沙黎族自治縣七坊鎮(zhèn)、晉中市昔陽縣
紅河綠春縣、杭州市江干區(qū)、懷化市麻陽苗族自治縣、五指山市水滿、玉溪市紅塔區(qū)
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白沙黎族自治縣牙叉鎮(zhèn)、濱州市濱城區(qū)、昆明市東川區(qū)、池州市貴池區(qū)、自貢市富順縣、白銀市平川區(qū)
湛江市廉江市、宿遷市宿城區(qū)、焦作市沁陽市、廣州市黃埔區(qū)、新鄉(xiāng)市紅旗區(qū)、駐馬店市平輿縣、儋州市新州鎮(zhèn)、佳木斯市樺川縣、西寧市大通回族土族自治縣、南京市玄武區(qū)
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張掖市臨澤縣、衢州市常山縣、內(nèi)蒙古赤峰市巴林左旗、??谑忻捞m區(qū)、榆林市橫山區(qū)、長沙市雨花區(qū)、重慶市渝北區(qū)、運(yùn)城市垣曲縣、臨高縣東英鎮(zhèn)
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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(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。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(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(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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