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中山市古鎮(zhèn)鎮(zhèn)、營口市站前區(qū)、陵水黎族自治縣文羅鎮(zhèn)、伊春市金林區(qū)、佳木斯市湯原縣、臨夏康樂縣、遂寧市蓬溪縣
朝陽市朝陽縣、廣西河池市南丹縣、黔南貴定縣、宜昌市伍家崗區(qū)、煙臺市海陽市、黃石市下陸區(qū)、廣西防城港市防城區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市興和縣、四平市鐵西區(qū)、德州市齊河縣
鄭州市管城回族區(qū)、達州市大竹縣、中山市三鄉(xiāng)鎮(zhèn)、盤錦市興隆臺區(qū)、蘇州市常熟市
吉林市船營區(qū)、徐州市豐縣、佛山市禪城區(qū)、瓊海市陽江鎮(zhèn)、樂東黎族自治縣九所鎮(zhèn)、福州市鼓樓區(qū)、淮北市濉溪縣
成都市都江堰市、忻州市寧武縣、宜昌市猇亭區(qū)、洛陽市宜陽縣、湛江市遂溪縣、開封市龍亭區(qū)、玉樹玉樹市、臨汾市隰縣、邵陽市北塔區(qū)
成都市金牛區(qū)、廈門市翔安區(qū)、韶關(guān)市樂昌市、長沙市岳麓區(qū)、永州市江華瑤族自治縣、雞西市滴道區(qū)、黔南三都水族自治縣、平?jīng)鍪嗅轻紖^(qū)
臨高縣調(diào)樓鎮(zhèn)、泰州市海陵區(qū)、臨夏和政縣、西安市雁塔區(qū)、果洛瑪沁縣、保亭黎族苗族自治縣保城鎮(zhèn)、儋州市和慶鎮(zhèn)、北京市朝陽區(qū)
呂梁市興縣、普洱市景谷傣族彝族自治縣、汕尾市陸豐市、甘孜巴塘縣、阿壩藏族羌族自治州小金縣、寶雞市陳倉區(qū)
中山市小欖鎮(zhèn)、文山廣南縣、廣西河池市鳳山縣、云浮市羅定市、文山麻栗坡縣、濮陽市臺前縣、聊城市東昌府區(qū)、廣西北海市合浦縣
南平市建甌市、舟山市岱山縣、運城市稷山縣、遂寧市安居區(qū)、廣西玉林市陸川縣
重慶市南川區(qū)、海東市化隆回族自治縣、肇慶市封開縣、長沙市開福區(qū)、河源市和平縣、海北祁連縣、綏化市肇東市
永州市冷水灘區(qū)、莆田市荔城區(qū)、瓊海市長坡鎮(zhèn)、淮南市大通區(qū)、南京市鼓樓區(qū)
寧德市古田縣、駐馬店市遂平縣、重慶市梁平區(qū)、樂東黎族自治縣千家鎮(zhèn)、安陽市滑縣、清遠市清城區(qū)、南昌市安義縣、安康市嵐皋縣、臨汾市古縣、常德市澧縣
金華市金東區(qū)、晉城市澤州縣、吉安市泰和縣、果洛久治縣、泰安市東平縣、咸陽市楊陵區(qū)
衢州市柯城區(qū)、天水市清水縣、南充市順慶區(qū)、怒江傈僳族自治州福貢縣、吉林市蛟河市、鄭州市新密市、成都市金牛區(qū)
吉林市船營區(qū)、哈爾濱市五常市、屯昌縣南呂鎮(zhèn)、寶雞市太白縣、連云港市贛榆區(qū)、雞西市梨樹區(qū)、松原市乾安縣、西安市鄠邑區(qū)
上海市奉賢區(qū)、文昌市文教鎮(zhèn)、聊城市莘縣、重慶市渝北區(qū)、海南貴德縣、內(nèi)蒙古赤峰市翁牛特旗、哈爾濱市松北區(qū)
東營市廣饒縣、內(nèi)蒙古包頭市固陽縣、儋州市新州鎮(zhèn)、渭南市華陰市、黔東南三穗縣、清遠市連州市、重慶市綦江區(qū)、呂梁市孝義市、沈陽市大東區(qū)、棗莊市薛城區(qū)
洛陽市新安縣、漯河市郾城區(qū)、綏化市綏棱縣、東營市河口區(qū)、濟南市平陰縣、德州市慶云縣
松原市長嶺縣、六盤水市鐘山區(qū)、太原市婁煩縣、樂山市犍為縣、麗水市慶元縣
昭通市威信縣、漳州市平和縣、金華市磐安縣、屯昌縣新興鎮(zhèn)、盤錦市大洼區(qū)、懷化市中方縣
雞西市虎林市、重慶市涪陵區(qū)、內(nèi)蒙古包頭市石拐區(qū)、九江市德安縣、清遠市佛岡縣、長治市潞州區(qū)、臨汾市鄉(xiāng)寧縣、張掖市肅南裕固族自治縣
廣西百色市平果市、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟正鑲白旗、懷化市洪江市、宜春市奉新縣、南陽市鎮(zhèn)平縣、宜賓市長寧縣、屯昌縣南呂鎮(zhèn)、吉安市安?？h、鐵嶺市昌圖縣
南平市建陽區(qū)、九江市濂溪區(qū)、澄邁縣瑞溪鎮(zhèn)、忻州市岢嵐縣、呂梁市興縣、鹽城市建湖縣、楚雄永仁縣、廣西梧州市萬秀區(qū)
雅安市寶興縣、鶴崗市工農(nóng)區(qū)、商丘市永城市、鐵嶺市西豐縣、屯昌縣西昌鎮(zhèn)、大同市靈丘縣
榆林市清澗縣、南平市松溪縣、衡陽市常寧市、宜春市宜豐縣、貴陽市清鎮(zhèn)市
重慶市沙坪壩區(qū)、溫州市樂清市、益陽市赫山區(qū)、蚌埠市淮上區(qū)、上海市寶山區(qū)
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海南興?？h、太原市清徐縣、廣西百色市田林縣、保山市昌寧縣、黔南龍里縣、黃岡市麻城市、韶關(guān)市乳源瑤族自治縣
澄邁縣仁興鎮(zhèn)、天津市東麗區(qū)、焦作市孟州市、海南貴德縣、菏澤市成武縣、瀘州市江陽區(qū)、鄭州市二七區(qū)
德州市禹城市、榆林市子洲縣、成都市簡陽市、臨滄市耿馬傣族佤族自治縣、朔州市平魯區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市涼城縣
張掖市山丹縣、廣西梧州市蒼梧縣、廣西桂林市興安縣、樂山市沐川縣、聊城市臨清市、荊州市沙市區(qū)、澄邁縣橋頭鎮(zhèn)、大慶市讓胡路區(qū)、阜陽市潁東區(qū)
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內(nèi)蒙古鄂爾多斯市準(zhǔn)格爾旗、南平市武夷山市、福州市臺江區(qū)、寧德市屏南縣、棗莊市市中區(qū)、雙鴨山市四方臺區(qū)、安陽市湯陰縣、延邊琿春市、廣安市廣安區(qū)
武威市涼州區(qū)、東莞市東坑鎮(zhèn)、定安縣富文鎮(zhèn)、阜陽市阜南縣、淮安市淮陰區(qū)、隴南市兩當(dāng)縣、撫州市南豐縣、麗江市玉龍納西族自治縣
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臺州市玉環(huán)市、徐州市新沂市、陵水黎族自治縣英州鎮(zhèn)、重慶市渝北區(qū)、樂東黎族自治縣萬沖鎮(zhèn)、東莞市石龍鎮(zhèn)
三明市大田縣、咸陽市禮泉縣、廈門市集美區(qū)、衢州市開化縣、廣西梧州市藤縣、南昌市青云譜區(qū)、遵義市仁懷市、大興安嶺地區(qū)呼瑪縣、阿壩藏族羌族自治州汶川縣
廣西來賓市武宣縣、沈陽市康平縣、新余市渝水區(qū)、甘孜雅江縣、晉中市左權(quán)縣、臨滄市鎮(zhèn)康縣、上饒市余干縣、新鄉(xiāng)市牧野區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市喀喇沁旗
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茂名市茂南區(qū)、南京市棲霞區(qū)、上饒市鉛山縣、宜昌市夷陵區(qū)、七臺河市茄子河區(qū)、阿壩藏族羌族自治州金川縣
東莞市樟木頭鎮(zhèn)、文山硯山縣、德陽市廣漢市、樂山市夾江縣、白沙黎族自治縣打安鎮(zhèn)、朝陽市朝陽縣、內(nèi)江市隆昌市、龍巖市上杭縣
昆明市五華區(qū)、長治市沁縣、宜春市萬載縣、金昌市金川區(qū)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市阿榮旗、萬寧市三更羅鎮(zhèn)、瓊海市嘉積鎮(zhèn)、南陽市唐河縣、新鄉(xiāng)市長垣市
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雙鴨山市集賢縣、甘孜瀘定縣、綿陽市三臺縣、宿遷市泗陽縣、濟南市鋼城區(qū)、涼山甘洛縣
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青島市膠州市、天水市張家川回族自治縣、達州市渠縣、清遠市佛岡縣、宜春市靖安縣、牡丹江市穆棱市、陵水黎族自治縣三才鎮(zhèn)
牡丹江市海林市、淄博市高青縣、錦州市黑山縣、遂寧市蓬溪縣、成都市錦江區(qū)、鄭州市二七區(qū)、三明市將樂縣、晉中市左權(quán)縣
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黃仁勛：英偉達個人AI計算機DGX Spark已全面投產(chǎn)|界面新聞 · 科技
5月19日，英偉達CEO黃仁勛宣布，全球最小AI超級計算機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的臺式機形態(tài)機身內(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)正式進入了 “個人時代”。
DGX Spark的核心是英偉達專為臺式機優(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，每秒運算能力高達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)使其能夠本地運行2000億參數(shù)的AI大模型，雙機互聯(lián)時可擴展至4050億參數(shù)，遠超普通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機器人模型，大幅降低開發(fā)門檻。
DGX Spark的研發(fā)始于英偉達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”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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