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安康市嵐皋縣、蘭州市西固區(qū)、文昌市鋪前鎮(zhèn)、東莞市石龍鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟錫林浩特市
益陽(yáng)市桃江縣、六安市金安區(qū)、甘孜德格縣、文山富寧縣、安順市普定縣
荊門(mén)市京山市、三明市寧化縣、榆林市吳堡縣、大慶市林甸縣、重慶市璧山區(qū)、澄邁縣文儒鎮(zhèn)
湘潭市湘鄉(xiāng)市、吉林市蛟河市、定西市隴西縣、新鄉(xiāng)市長(zhǎng)垣市、內(nèi)蒙古呼和浩特市土默特左旗、宜賓市長(zhǎng)寧縣、東莞市大朗鎮(zhèn)、溫州市樂(lè)清市
中山市五桂山街道、雞西市虎林市、黔南惠水縣、合肥市蜀山區(qū)、澄邁縣大豐鎮(zhèn)、臨汾市侯馬市、五指山市通什、陵水黎族自治縣提蒙鄉(xiāng)、儋州市那大鎮(zhèn)
隴南市成縣、福州市閩清縣、威海市文登區(qū)、白城市洮南市、荊州市監(jiān)利市、涼山寧南縣、齊齊哈爾市昂昂溪區(qū)、南充市閬中市
中山市古鎮(zhèn)鎮(zhèn)、廈門(mén)市翔安區(qū)、云浮市云安區(qū)、雅安市漢源縣、寶雞市扶風(fēng)縣、牡丹江市陽(yáng)明區(qū)
德宏傣族景頗族自治州瑞麗市、太原市萬(wàn)柏林區(qū)、楚雄武定縣、黃山市黟縣、棗莊市滕州市、成都市大邑縣、撫州市南城縣、安康市石泉縣
內(nèi)蒙古錫林郭勒盟鑲黃旗、玉樹(shù)曲麻萊縣、合肥市包河區(qū)、黔南惠水縣、內(nèi)蒙古赤峰市巴林右旗、佛山市三水區(qū)、滁州市來(lái)安縣、朝陽(yáng)市雙塔區(qū)、麗水市遂昌縣
濟(jì)南市歷下區(qū)、萬(wàn)寧市大茂鎮(zhèn)、甘孜色達(dá)縣、湛江市赤坎區(qū)、隨州市廣水市、濟(jì)南市商河縣、自貢市榮縣、鄭州市管城回族區(qū)、鞍山市臺(tái)安縣
廣西貴港市桂平市、鄭州市新密市、北京市昌平區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟阿巴嘎旗、撫州市東鄉(xiāng)區(qū)、寧夏石嘴山市大武口區(qū)、郴州市資興市、樂(lè)山市馬邊彝族自治縣、黃岡市羅田縣、內(nèi)蒙古興安盟扎賚特旗
溫州市甌海區(qū)、懷化市鶴城區(qū)、東莞市洪梅鎮(zhèn)、貴陽(yáng)市清鎮(zhèn)市、廣西桂林市秀峰區(qū)、湛江市廉江市、銅仁市德江縣、鷹潭市貴溪市
淮安市清江浦區(qū)、常德市鼎城區(qū)、定安縣黃竹鎮(zhèn)、通化市集安市、北京市海淀區(qū)、玉樹(shù)囊謙縣、許昌市禹州市、徐州市泉山區(qū)、菏澤市鄆城縣
雙鴨山市饒河縣、韶關(guān)市樂(lè)昌市、海南貴南縣、廣西南寧市賓陽(yáng)縣、開(kāi)封市禹王臺(tái)區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市武川縣、白沙黎族自治縣青松鄉(xiāng)、鞍山市海城市、黔南長(zhǎng)順縣
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(yíng)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)
撫順市撫順縣、衡陽(yáng)市衡山縣、東莞市茶山鎮(zhèn)、文山麻栗坡縣、德陽(yáng)市綿竹市、銅川市耀州區(qū)
南陽(yáng)市方城縣、海東市互助土族自治縣、淮南市壽縣、成都市邛崍市、沈陽(yáng)市于洪區(qū)、延安市黃陵縣、果洛甘德縣、慶陽(yáng)市華池縣、濱州市陽(yáng)信縣、紹興市諸暨市
無(wú)錫市濱湖區(qū)、惠州市博羅縣、上海市閔行區(qū)、南昌市安義縣、內(nèi)蒙古包頭市石拐區(qū)、武漢市黃陂區(qū)、襄陽(yáng)市老河口市
嘉峪關(guān)市文殊鎮(zhèn)、文昌市龍樓鎮(zhèn)、吉林市磐石市、南平市邵武市、陽(yáng)泉市礦區(qū)
杭州市臨安區(qū)、新鄉(xiāng)市封丘縣、蘇州市姑蘇區(qū)、萬(wàn)寧市龍滾鎮(zhèn)、撫州市崇仁縣
宜賓市翠屏區(qū)、孝感市漢川市、安康市旬陽(yáng)市、白沙黎族自治縣七坊鎮(zhèn)、益陽(yáng)市赫山區(qū)、臨滄市云縣、廣西崇左市寧明縣、呂梁市柳林縣、臨汾市霍州市、白山市江源區(qū)
寧夏中衛(wèi)市中寧縣、巴中市恩陽(yáng)區(qū)、漳州市詔安縣、長(zhǎng)治市平順縣、海南共和縣、重慶市璧山區(qū)、昭通市彝良縣、南昌市青云譜區(qū)、甘孜九龍縣
黔南甕安縣、撫州市宜黃縣、運(yùn)城市聞喜縣、商洛市洛南縣、哈爾濱市南崗區(qū)
黔東南黎平縣、咸陽(yáng)市楊陵區(qū)、許昌市襄城縣、內(nèi)蒙古包頭市白云鄂博礦區(qū)、新鄉(xiāng)市長(zhǎng)垣市、東莞市橫瀝鎮(zhèn)、涼山雷波縣
連云港市灌南縣、蘭州市西固區(qū)、佳木斯市湯原縣、銅仁市碧江區(qū)、連云港市東?？h、德宏傣族景頗族自治州芒市
天水市甘谷縣、阜新市新邱區(qū)、中山市沙溪鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟蘇尼特左旗、廣西桂林市七星區(qū)
安順市平壩區(qū)、迪慶香格里拉市、商丘市柘城縣、許昌市襄城縣、遼陽(yáng)市太子河區(qū)、銅川市王益區(qū)、蘇州市太倉(cāng)市、宜春市上高縣、周口市太康縣、江門(mén)市開(kāi)平市
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惠州市惠城區(qū)、朔州市朔城區(qū)、安陽(yáng)市林州市、蕪湖市繁昌區(qū)、濰坊市濰城區(qū)、通化市通化縣、怒江傈僳族自治州福貢縣、廣西河池市金城江區(qū)、廣西欽州市欽南區(qū)、衡陽(yáng)市耒陽(yáng)市
潮州市潮安區(qū)、文山西疇縣、邵陽(yáng)市大祥區(qū)、淮南市大通區(qū)、濟(jì)南市濟(jì)陽(yáng)區(qū)、重慶市南岸區(qū)、周口市太康縣、揭陽(yáng)市榕城區(qū)、三門(mén)峽市靈寶市、鞍山市鐵東區(qū)
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東營(yíng)市利津縣、七臺(tái)河市勃利縣、運(yùn)城市河津市、成都市蒲江縣、阿壩藏族羌族自治州紅原縣、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁左翼中旗、忻州市原平市、玉樹(shù)雜多縣、慶陽(yáng)市西峰區(qū)
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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(chēng)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(kāi)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(wú)縫遷移。AI開(kāi)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(zhuān)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(wàn)億次，專(zhuān)為生成式AI和物理AI模型設(shè)計(jì)。通過(guò)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(hù)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(kāi)發(fā)門(mén)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(guò)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(kāi)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(chǎng)商共同完成，預(yù)計(jì)年內(nèi)覆蓋全球數(shù)百萬(wàn)開(kāi)發(fā)者。
黃仁勛稱(chēng)，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(lèi)誕生的標(biāo)志，未來(lái)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(kāi)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(kāi)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(mén)檻大幅降低。
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