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甘孜瀘定縣、孝感市孝南區(qū)、泰安市岱岳區(qū)、哈爾濱市道外區(qū)、昭通市昭陽區(qū)、黃山市屯溪區(qū)
萬寧市禮紀鎮(zhèn)、廣州市增城區(qū)、湘西州保靖縣、漳州市詔安縣、景德鎮(zhèn)市珠山區(qū)、廈門市思明區(qū)
臨高縣南寶鎮(zhèn)、葫蘆島市綏中縣、南平市浦城縣、江門市恩平市、昆明市宜良縣、慶陽市合水縣、佳木斯市撫遠市、徐州市賈汪區(qū)、上海市浦東新區(qū)、屯昌縣西昌鎮(zhèn)
泰安市泰山區(qū)、大同市云州區(qū)、呂梁市文水縣、雅安市天全縣、荊州市江陵縣、定安縣富文鎮(zhèn)、信陽市商城縣、麗江市寧蒗彝族自治縣、贛州市贛縣區(qū)、重慶市南川區(qū)
通化市柳河縣、新鄉(xiāng)市原陽縣、哈爾濱市尚志市、廣州市荔灣區(qū)、廣西百色市田陽區(qū)、宿州市靈璧縣、贛州市贛縣區(qū)、貴陽市修文縣、沈陽市鐵西區(qū)、莆田市荔城區(qū)
武漢市江岸區(qū)、黃石市大冶市、儋州市東成鎮(zhèn)、郴州市資興市、鄭州市中原區(qū)、晉城市陵川縣
臨汾市古縣、運城市萬榮縣、衡陽市衡南縣、鹽城市響水縣、臨沂市平邑縣、白沙黎族自治縣南開鄉(xiāng)、酒泉市瓜州縣、淄博市淄川區(qū)、寶雞市麟游縣
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)
臨汾市隰縣、沈陽市沈北新區(qū)、恩施州咸豐縣、大興安嶺地區(qū)呼中區(qū)、鹽城市阜寧縣、新鄉(xiāng)市鳳泉區(qū)、福州市福清市
廣西桂林市荔浦市、雅安市雨城區(qū)、長春市綠園區(qū)、安陽市文峰區(qū)、儋州市大成鎮(zhèn)、黔西南望謨縣、吉安市吉州區(qū)
濰坊市昌樂縣、廣州市從化區(qū)、大同市左云縣、萍鄉(xiāng)市上栗縣、中山市港口鎮(zhèn)、重慶市江津區(qū)
寧德市古田縣、眉山市洪雅縣、南昌市南昌縣、甘孜巴塘縣、威海市榮成市、廣西北海市鐵山港區(qū)、牡丹江市東寧市、岳陽市云溪區(qū)
玉溪市紅塔區(qū)、許昌市建安區(qū)、陽泉市郊區(qū)、洛陽市欒川縣、臨高縣新盈鎮(zhèn)
內(nèi)蒙古錫林郭勒盟正藍旗、松原市乾安縣、臨沂市蘭陵縣、大理鶴慶縣、青島市市南區(qū)、重慶市萬州區(qū)、四平市伊通滿族自治縣、海東市樂都區(qū)
揚州市江都區(qū)、太原市杏花嶺區(qū)、銅川市耀州區(qū)、溫州市永嘉縣、阿壩藏族羌族自治州理縣、內(nèi)蒙古赤峰市元寶山區(qū)
宜賓市高縣、六安市霍邱縣、茂名市高州市、銅仁市碧江區(qū)、朔州市懷仁市、酒泉市玉門市、內(nèi)蒙古興安盟扎賚特旗、周口市鹿邑縣、大慶市薩爾圖區(qū)
泰安市新泰市、周口市西華縣、常德市臨澧縣、漯河市郾城區(qū)、宜昌市西陵區(qū)、東莞市常平鎮(zhèn)、儋州市東成鎮(zhèn)、廣西河池市巴馬瑤族自治縣
攀枝花市仁和區(qū)、重慶市璧山區(qū)、荊門市鐘祥市、黔南三都水族自治縣、淄博市張店區(qū)、武漢市江漢區(qū)、上海市靜安區(qū)、蕪湖市鳩江區(qū)、伊春市湯旺縣
上海市黃浦區(qū)、漯河市源匯區(qū)、西安市高陵區(qū)、重慶市梁平區(qū)、安康市紫陽縣、天津市西青區(qū)、海西蒙古族格爾木市、廣西河池市東蘭縣
重慶市萬州區(qū)、南陽市西峽縣、澄邁縣老城鎮(zhèn)、杭州市建德市、廣西貴港市覃塘區(qū)、榆林市米脂縣
安陽市內(nèi)黃縣、成都市金牛區(qū)、怒江傈僳族自治州福貢縣、澄邁縣橋頭鎮(zhèn)、涼山普格縣、三明市寧化縣、宜昌市當陽市
內(nèi)蒙古包頭市青山區(qū)、安陽市北關(guān)區(qū)、邵陽市隆回縣、龍巖市連城縣、廣西百色市田林縣、杭州市下城區(qū)、西雙版納勐臘縣、樂東黎族自治縣萬沖鎮(zhèn)、海南興?？h
太原市陽曲縣、湘西州鳳凰縣、北京市延慶區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟阿巴嘎旗、清遠市佛岡縣、宣城市績溪縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市滿洲里市、廣西玉林市陸川縣
臨沂市蘭山區(qū)、合肥市蜀山區(qū)、丹東市東港市、新鄉(xiāng)市封丘縣、岳陽市岳陽樓區(qū)、綿陽市涪城區(qū)、洛陽市伊川縣、西寧市湟源縣、三明市清流縣、鷹潭市貴溪市
撫州市崇仁縣、文山文山市、天津市西青區(qū)、雞西市密山市、濮陽市濮陽縣、嘉興市桐鄉(xiāng)市、內(nèi)蒙古阿拉善盟阿拉善右旗
益陽市桃江縣、涼山冕寧縣、馬鞍山市當涂縣、棗莊市臺兒莊區(qū)、大理永平縣
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臨汾市襄汾縣、牡丹江市愛民區(qū)、邵陽市城步苗族自治縣、果洛瑪沁縣、牡丹江市陽明區(qū)、贛州市信豐縣
潮州市潮安區(qū)、紹興市上虞區(qū)、撫州市東鄉(xiāng)區(qū)、濮陽市華龍區(qū)、福州市臺江區(qū)、廣西來賓市興賓區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市寧城縣
宜昌市當陽市、宜昌市西陵區(qū)、宜春市樟樹市、阿壩藏族羌族自治州金川縣、金華市義烏市、洛陽市嵩縣
銅陵市樅陽縣、朝陽市雙塔區(qū)、駐馬店市正陽縣、濟寧市微山縣、淮南市謝家集區(qū)、西安市閻良區(qū)、樂東黎族自治縣利國鎮(zhèn)、廣西防城港市防城區(qū)、陽泉市平定縣
懷化市會同縣、朔州市朔城區(qū)、咸陽市武功縣、寧夏中衛(wèi)市中寧縣、池州市貴池區(qū)、南通市海安市、哈爾濱市尚志市、忻州市保德縣、黔西南冊亨縣、臨滄市耿馬傣族佤族自治縣
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張家界市慈利縣、南京市建鄴區(qū)、鄭州市管城回族區(qū)、合肥市蜀山區(qū)、淮南市壽縣、四平市雙遼市、延安市黃陵縣
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蕪湖市灣沚區(qū)、十堰市竹山縣、綿陽市平武縣、連云港市東?？h、松原市長嶺縣、白沙黎族自治縣金波鄉(xiāng)、五指山市毛陽、齊齊哈爾市建華區(qū)
馬鞍山市含山縣、鄭州市管城回族區(qū)、南昌市進賢縣、北京市東城區(qū)、張掖市臨澤縣、河源市紫金縣、咸陽市永壽縣、陵水黎族自治縣光坡鎮(zhèn)、贛州市贛縣區(qū)
三明市泰寧縣、駐馬店市西平縣、廣西梧州市岑溪市、延安市黃龍縣、張掖市民樂縣、紹興市柯橋區(qū)、達州市開江縣、泰州市姜堰區(qū)、杭州市濱江區(qū)、東莞市樟木頭鎮(zhèn)
寧夏銀川市永寧縣、南陽市宛城區(qū)、寶雞市隴縣、慶陽市寧縣、海東市民和回族土族自治縣、青島市平度市
哈爾濱市道外區(qū)、揚州市高郵市、七臺河市桃山區(qū)、溫州市文成縣、商丘市睢陽區(qū)
東莞市麻涌鎮(zhèn)、樂東黎族自治縣志仲鎮(zhèn)、紹興市諸暨市、寶雞市渭濱區(qū)、南昌市青山湖區(qū)
長春市綠園區(qū)、三明市明溪縣、沈陽市皇姑區(qū)、哈爾濱市雙城區(qū)、中山市民眾鎮(zhèn)、阜陽市臨泉縣、揭陽市揭東區(qū)、廈門市集美區(qū)
白銀市平川區(qū)、永州市寧遠縣、臨沂市費縣、江門市臺山市、內(nèi)蒙古赤峰市松山區(qū)、曲靖市馬龍區(qū)、咸陽市旬邑縣、九江市彭澤縣、平?jīng)鍪腥A亭縣
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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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