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遵義市余慶縣、鞍山市海城市、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市準(zhǔn)格爾旗、廣元市昭化區(qū)、齊齊哈爾市克東縣
咸陽市楊陵區(qū)、白沙黎族自治縣邦溪鎮(zhèn)、鐵嶺市西豐縣、寧夏銀川市金鳳區(qū)、德州市陵城區(qū)、鷹潭市月湖區(qū)、漢中市寧強(qiáng)縣
阜陽市潁州區(qū)、襄陽市襄州區(qū)、海北祁連縣、新鄉(xiāng)市長垣市、保山市騰沖市、廣西桂林市疊彩區(qū)、天津市武清區(qū)、洛陽市老城區(qū)
濱州市沾化區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市伊金霍洛旗、臨汾市侯馬市、漯河市舞陽縣、昌江黎族自治縣七叉鎮(zhèn)、株洲市蘆淞區(qū)、紅河綠春縣、濟(jì)南市歷下區(qū)
韶關(guān)市仁化縣、安陽市滑縣、中山市沙溪鎮(zhèn)、武漢市新洲區(qū)、商洛市丹鳳縣、新鄉(xiāng)市長垣市、上海市嘉定區(qū)
內(nèi)蒙古呼和浩特市新城區(qū)、信陽市商城縣、廣西桂林市雁山區(qū)、海西蒙古族天峻縣、宜春市高安市、韶關(guān)市樂昌市
松原市扶余市、臨汾市汾西縣、金昌市金川區(qū)、溫州市龍灣區(qū)、文昌市錦山鎮(zhèn)
五指山市通什、咸陽市永壽縣、廈門市同安區(qū)、哈爾濱市巴彥縣、岳陽市汨羅市
湖州市長興縣、三明市建寧縣、雙鴨山市饒河縣、通化市柳河縣、許昌市襄城縣、鷹潭市月湖區(qū)
襄陽市樊城區(qū)、西安市雁塔區(qū)、常德市漢壽縣、武威市古浪縣、延安市延川縣、廣西南寧市賓陽縣、廣西桂林市臨桂區(qū)、銅仁市萬山區(qū)、內(nèi)蒙古烏海市海南區(qū)、荊門市東寶區(qū)
銅仁市松桃苗族自治縣、丹東市寬甸滿族自治縣、咸陽市永壽縣、德州市夏津縣、廣西貴港市港北區(qū)、中山市南區(qū)街道
景德鎮(zhèn)市昌江區(qū)、東莞市清溪鎮(zhèn)、日照市東港區(qū)、煙臺市蓬萊區(qū)、宜賓市敘州區(qū)、湘潭市湘潭縣、渭南市富平縣
岳陽市君山區(qū)、上饒市信州區(qū)、忻州市定襄縣、龍巖市新羅區(qū)、新鄉(xiāng)市獲嘉縣、慶陽市鎮(zhèn)原縣、廣州市海珠區(qū)、大同市云岡區(qū)、宣城市寧國市
宣城市寧國市、九江市濂溪區(qū)、江門市新會區(qū)、深圳市光明區(qū)、湛江市赤坎區(qū)、太原市萬柏林區(qū)、邵陽市洞口縣
廣西柳州市三江侗族自治縣、長治市上黨區(qū)、寧波市海曙區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市扎魯特旗、曲靖市富源縣、榆林市清澗縣、牡丹江市林口縣、徐州市睢寧縣、營口市老邊區(qū)、攀枝花市鹽邊縣
延邊和龍市、聊城市高唐縣、甘孜九龍縣、龍巖市連城縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟多倫縣、畢節(jié)市金沙縣、福州市馬尾區(qū)、廣州市南沙區(qū)、七臺河市茄子河區(qū)
萬寧市和樂鎮(zhèn)、常德市武陵區(qū)、中山市西區(qū)街道、洛陽市偃師區(qū)、遼陽市白塔區(qū)、鞍山市岫巖滿族自治縣、宜昌市長陽土家族自治縣
宜昌市夷陵區(qū)、湛江市霞山區(qū)、九江市柴桑區(qū)、衡陽市珠暉區(qū)、曲靖市師宗縣、永州市新田縣
溫州市文成縣、淮南市八公山區(qū)、昭通市水富市、上海市嘉定區(qū)、重慶市石柱土家族自治縣、荊門市沙洋縣、儋州市中和鎮(zhèn)、寶雞市扶風(fēng)縣
懷化市芷江侗族自治縣、無錫市濱湖區(qū)、中山市東升鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市鄂托克前旗、定安縣定城鎮(zhèn)、馬鞍山市當(dāng)涂縣、臨沂市平邑縣、曲靖市會澤縣、臨汾市古縣、蘭州市安寧區(qū)
阜陽市太和縣、涼山木里藏族自治縣、南京市玄武區(qū)、貴陽市白云區(qū)、攀枝花市米易縣、杭州市桐廬縣、曲靖市馬龍區(qū)、清遠(yuǎn)市連南瑤族自治縣、福州市晉安區(qū)
廣西百色市隆林各族自治縣、寧波市慈溪市、南京市建鄴區(qū)、金華市蘭溪市、北京市順義區(qū)、撫順市新?lián)釁^(qū)
漯河市舞陽縣、三明市三元區(qū)、荊門市東寶區(qū)、邵陽市邵東市、廣西百色市靖西市、文昌市馮坡鎮(zhèn)
廣西欽州市欽北區(qū)、濰坊市濰城區(qū)、本溪市本溪滿族自治縣、廣州市白云區(qū)、黔南惠水縣、伊春市大箐山縣、樂山市夾江縣、廣西北海市合浦縣、樂山市市中區(qū)、合肥市肥西縣
廣西南寧市賓陽縣、煙臺市招遠(yuǎn)市、吉安市峽江縣、菏澤市東明縣、白沙黎族自治縣榮邦鄉(xiāng)
韶關(guān)市始興縣、營口市西市區(qū)、榆林市靖邊縣、吉安市吉州區(qū)、東方市大田鎮(zhèn)、海北剛察縣
湛江市雷州市、湛江市麻章區(qū)、屯昌縣西昌鎮(zhèn)、武漢市江夏區(qū)、泉州市泉港區(qū)
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廣西賀州市八步區(qū)、廣西玉林市興業(yè)縣、內(nèi)江市威遠(yuǎn)縣、蘇州市常熟市、焦作市山陽區(qū)、淄博市周村區(qū)
三明市沙縣區(qū)、陵水黎族自治縣新村鎮(zhèn)、南充市蓬安縣、白沙黎族自治縣阜龍鄉(xiāng)、龍巖市新羅區(qū)、三亞市海棠區(qū)、溫州市文成縣、南平市建甌市、馬鞍山市和縣
鞍山市鐵東區(qū)、麗水市云和縣、三門峽市陜州區(qū)、梅州市平遠(yuǎn)縣、南陽市南召縣、湖州市吳興區(qū)、淮北市濉溪縣、阜陽市潁州區(qū)
榆林市定邊縣、寧德市福鼎市、廣西柳州市三江侗族自治縣、貴陽市開陽縣、徐州市云龍區(qū)、合肥市廬江縣
河源市龍川縣、定西市臨洮縣、玉溪市峨山彝族自治縣、揚(yáng)州市江都區(qū)、汕尾市海豐縣、蕪湖市鳩江區(qū)、哈爾濱市雙城區(qū)、西雙版納勐臘縣、瓊海市會山鎮(zhèn)、成都市錦江區(qū)
廣西防城港市上思縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟鑲黃旗、銅川市宜君縣、衡陽市衡陽縣、撫順市撫順縣、黑河市愛輝區(qū)、漳州市云霄縣、青島市城陽區(qū)
伊春市伊美區(qū)、恩施州建始縣、鄂州市梁子湖區(qū)、泰州市泰興市、白山市渾江區(qū)、中山市港口鎮(zhèn)、寧夏銀川市靈武市
昭通市昭陽區(qū)、黔西南普安縣、濮陽市清豐縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市新城區(qū)、南京市建鄴區(qū)、陵水黎族自治縣英州鎮(zhèn)
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廣西防城港市東興市、直轄縣仙桃市、樂山市沐川縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市玉泉區(qū)、銅陵市樅陽縣、哈爾濱市阿城區(qū)、延邊圖們市
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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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