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紅河元陽(yáng)縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市玉泉區(qū)、泉州市泉港區(qū)、成都市成華區(qū)、廣西防城港市東興市、天水市甘谷縣、紅河建水縣
鶴壁市?？h、聊城市東昌府區(qū)、巴中市通江縣、渭南市潼關(guān)縣、福州市永泰縣、甘孜得榮縣、濟(jì)寧市嘉祥縣、佳木斯市樺川縣
楚雄楚雄市、大同市云州區(qū)、甘孜雅江縣、大理彌渡縣、安康市白河縣、池州市石臺(tái)縣
焦作市中站區(qū)、自貢市富順縣、紅河蒙自市、佳木斯市前進(jìn)區(qū)、陵水黎族自治縣隆廣鎮(zhèn)、太原市清徐縣
眉山市東坡區(qū)、福州市永泰縣、上饒市鉛山縣、鞍山市臺(tái)安縣、榆林市橫山區(qū)、景德鎮(zhèn)市樂(lè)平市、吉林市昌邑區(qū)、聊城市東阿縣
內(nèi)蒙古包頭市石拐區(qū)、深圳市寶安區(qū)、清遠(yuǎn)市連山壯族瑤族自治縣、青島市即墨區(qū)、本溪市桓仁滿(mǎn)族自治縣、肇慶市鼎湖區(qū)、佳木斯市樺川縣
盤(pán)錦市雙臺(tái)子區(qū)、鐵嶺市鐵嶺縣、七臺(tái)河市桃山區(qū)、荊州市公安縣、昆明市呈貢區(qū)、新鄉(xiāng)市鳳泉區(qū)、中山市西區(qū)街道、龍巖市長(zhǎng)汀縣、宜賓市筠連縣、綏化市明水縣
西寧市大通回族土族自治縣、漯河市源匯區(qū)、三明市永安市、岳陽(yáng)市岳陽(yáng)縣、贛州市尋烏縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市達(dá)拉特旗、內(nèi)蒙古通遼市霍林郭勒市、天津市寧河區(qū)、海北門(mén)源回族自治縣、內(nèi)蒙古包頭市青山區(qū)
畢節(jié)市赫章縣、武漢市東西湖區(qū)、白山市靖宇縣、內(nèi)蒙古包頭市昆都侖區(qū)、重慶市梁平區(qū)、廣州市增城區(qū)、咸陽(yáng)市武功縣、婁底市漣源市、廣州市越秀區(qū)
內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特前旗、昆明市祿勸彝族苗族自治縣、海東市民和回族土族自治縣、海南共和縣、茂名市高州市、文昌市潭牛鎮(zhèn)
西安市新城區(qū)、平?jīng)鍪徐`臺(tái)縣、永州市江永縣、昆明市官渡區(qū)、海西蒙古族天峻縣、天津市紅橋區(qū)
襄陽(yáng)市谷城縣、果洛瑪多縣、六安市裕安區(qū)、伊春市鐵力市、榆林市佳縣
廣西河池市宜州區(qū)、永州市新田縣、朔州市右玉縣、忻州市靜樂(lè)縣、五指山市毛陽(yáng)、吉安市廬陵新區(qū)、東營(yíng)市墾利區(qū)、淄博市周村區(qū)
宜賓市江安縣、大同市云岡區(qū)、韶關(guān)市始興縣、遵義市匯川區(qū)、九江市潯陽(yáng)區(qū)、惠州市惠東縣、晉中市介休市、廣安市鄰水縣、安順市西秀區(qū)
湛江市吳川市、日照市莒縣、昌江黎族自治縣七叉鎮(zhèn)、平頂山市石龍區(qū)、白沙黎族自治縣南開(kāi)鄉(xiāng)、合肥市廬江縣、汕頭市濠江區(qū)、荊門(mén)市沙洋縣
長(zhǎng)春市德惠市、南昌市東湖區(qū)、咸寧市通山縣、莆田市秀嶼區(qū)、寧波市海曙區(qū)、內(nèi)蒙古興安盟烏蘭浩特市、杭州市上城區(qū)、文山文山市、曲靖市會(huì)澤縣
寧夏銀川市興慶區(qū)、綿陽(yáng)市鹽亭縣、紅河彌勒市、宜春市萬(wàn)載縣、清遠(yuǎn)市清新區(qū)、揚(yáng)州市江都區(qū)、晉城市澤州縣、撫順市新?lián)釁^(qū)、許昌市襄城縣、泰安市寧陽(yáng)縣
德州市陵城區(qū)、三明市三元區(qū)、佛山市高明區(qū)、北京市門(mén)頭溝區(qū)、臨夏和政縣、廣西桂林市永?？h
臨沂市平邑縣、六安市霍邱縣、濰坊市壽光市、牡丹江市寧安市、漯河市召陵區(qū)
青島市平度市、揚(yáng)州市邗江區(qū)、益陽(yáng)市安化縣、洛陽(yáng)市新安縣、昆明市晉寧區(qū)、珠海市斗門(mén)區(qū)、寧夏石嘴山市惠農(nóng)區(qū)
淮安市洪澤區(qū)、酒泉市肅北蒙古族自治縣、咸寧市嘉魚(yú)縣、汕頭市濠江區(qū)、定安縣富文鎮(zhèn)
樂(lè)山市金口河區(qū)、臨汾市永和縣、天津市西青區(qū)、大理大理市、牡丹江市穆棱市
黔西南興仁市、西安市高陵區(qū)、大理漾濞彝族自治縣、吉安市廬陵新區(qū)、南陽(yáng)市鄧州市
淮安市洪澤區(qū)、重慶市萬(wàn)州區(qū)、澄邁縣加樂(lè)鎮(zhèn)、大慶市大同區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市玉泉區(qū)、長(zhǎng)治市平順縣、昆明市祿勸彝族苗族自治縣、甘南碌曲縣
天水市張家川回族自治縣、泉州市安溪縣、麗水市景寧畬族自治縣、安陽(yáng)市殷都區(qū)、通化市二道江區(qū)、鹽城市大豐區(qū)、寧夏銀川市靈武市、長(zhǎng)治市潞城區(qū)
瓊海市大路鎮(zhèn)、珠海市金灣區(qū)、臺(tái)州市玉環(huán)市、梅州市梅江區(qū)、成都市郫都區(qū)、南陽(yáng)市桐柏縣、宜昌市遠(yuǎn)安縣、太原市萬(wàn)柏林區(qū)、商丘市梁園區(qū)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市陳巴爾虎旗
九江市都昌縣、福州市閩清縣、寧夏中衛(wèi)市沙坡頭區(qū)、上海市嘉定區(qū)、贛州市興國(guó)縣、資陽(yáng)市安岳縣、文昌市翁田鎮(zhèn)
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海東市循化撒拉族自治縣、白山市撫松縣、大慶市薩爾圖區(qū)、阿壩藏族羌族自治州金川縣、南充市營(yíng)山縣、莆田市秀嶼區(qū)
東方市新龍鎮(zhèn)、信陽(yáng)市平橋區(qū)、天津市武清區(qū)、湛江市雷州市、泰安市岱岳區(qū)
永州市江永縣、中山市東鳳鎮(zhèn)、德陽(yáng)市羅江區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市鄂托克前旗、黔南貴定縣、廣西玉林市福綿區(qū)、安康市寧陜縣
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四平市鐵東區(qū)、杭州市富陽(yáng)區(qū)、黔南龍里縣、盤(pán)錦市雙臺(tái)子區(qū)、泉州市豐澤區(qū)、普洱市西盟佤族自治縣、陵水黎族自治縣光坡鎮(zhèn)、澄邁縣金江鎮(zhèn)
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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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