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重慶市武隆區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟鑲黃旗、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟蘇尼特右旗、泰安市寧陽縣、青島市萊西市
丹東市元寶區(qū)、揚(yáng)州市高郵市、玉樹治多縣、樂東黎族自治縣九所鎮(zhèn)、威海市乳山市
武漢市江夏區(qū)、涼山布拖縣、昆明市石林彝族自治縣、長沙市望城區(qū)、九江市濂溪區(qū)
佛山市禪城區(qū)、成都市青白江區(qū)、大理洱源縣、黔東南丹寨縣、萬寧市北大鎮(zhèn)
中山市神灣鎮(zhèn)、廣西南寧市賓陽縣、阜新市海州區(qū)、雙鴨山市饒河縣、鶴壁市?？h
鞍山市臺安縣、廣州市黃埔區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市玉泉區(qū)、天津市河西區(qū)、懷化市洪江市、廣州市從化區(qū)、福州市臺江區(qū)、吉安市萬安縣、益陽市資陽區(qū)
太原市陽曲縣、宜春市奉新縣、朝陽市建平縣、昌江黎族自治縣海尾鎮(zhèn)、中山市民眾鎮(zhèn)、清遠(yuǎn)市清新區(qū)、臨汾市隰縣、廣西玉林市博白縣、酒泉市阿克塞哈薩克族自治縣、郴州市資興市
銅川市耀州區(qū)、阜陽市潁州區(qū)、榆林市神木市、三門峽市澠池縣、許昌市魏都區(qū)、文昌市潭牛鎮(zhèn)
衢州市常山縣、西安市蓮湖區(qū)、莆田市仙游縣、儋州市和慶鎮(zhèn)、東莞市道滘鎮(zhèn)、黔西南普安縣、紅河紅河縣、廣西欽州市靈山縣、內(nèi)蒙古烏蘭察布市四子王旗、梅州市五華縣
泰安市寧陽縣、西寧市城西區(qū)、安康市平利縣、忻州市五寨縣、淮南市八公山區(qū)、昭通市威信縣、貴陽市修文縣、舟山市岱山縣、張家界市慈利縣
上海市松江區(qū)、許昌市鄢陵縣、廣西桂林市臨桂區(qū)、安順市平壩區(qū)、佳木斯市郊區(qū)、綿陽市鹽亭縣、重慶市九龍坡區(qū)、瓊海市會山鎮(zhèn)、咸陽市涇陽縣、泉州市金門縣
蚌埠市五河縣、東營市利津縣、九江市潯陽區(qū)、廣西河池市巴馬瑤族自治縣、重慶市武隆區(qū)、無錫市濱湖區(qū)
中山市神灣鎮(zhèn)、湖州市南潯區(qū)、昌江黎族自治縣石碌鎮(zhèn)、郴州市安仁縣、杭州市余杭區(qū)、益陽市安化縣、滁州市鳳陽縣、寧夏中衛(wèi)市中寧縣
榆林市佳縣、綿陽市涪城區(qū)、上饒市婺源縣、舟山市定海區(qū)、廣西玉林市博白縣、牡丹江市西安區(qū)
宣城市宣州區(qū)、郴州市宜章縣、長治市平順縣、上海市徐匯區(qū)、煙臺市蓬萊區(qū)、武威市民勤縣、肇慶市封開縣
許昌市魏都區(qū)、亳州市蒙城縣、菏澤市單縣、畢節(jié)市納雍縣、內(nèi)蒙古興安盟科爾沁右翼前旗、海南貴南縣、岳陽市岳陽樓區(qū)、哈爾濱市木蘭縣、五指山市毛陽
宣城市績溪縣、溫州市文成縣、廣西來賓市金秀瑤族自治縣、邵陽市雙清區(qū)、天津市河西區(qū)、鶴壁市鶴山區(qū)、東營市東營區(qū)、濟(jì)南市章丘區(qū)、大興安嶺地區(qū)塔河縣、安康市平利縣
內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特后旗、內(nèi)蒙古興安盟科爾沁右翼前旗、懷化市通道侗族自治縣、遼陽市太子河區(qū)、中山市古鎮(zhèn)鎮(zhèn)、佛山市高明區(qū)、平頂山市衛(wèi)東區(qū)
安康市鎮(zhèn)坪縣、臨沂市蒙陰縣、常德市津市市、忻州市岢嵐縣、常州市金壇區(qū)、臨夏東鄉(xiāng)族自治縣、棗莊市市中區(qū)、龍巖市漳平市、撫州市臨川區(qū)
臨滄市永德縣、南通市如皋市、撫州市南豐縣、西寧市湟中區(qū)、重慶市銅梁區(qū)
安陽市龍安區(qū)、大慶市薩爾圖區(qū)、齊齊哈爾市昂昂溪區(qū)、巴中市南江縣、甘孜道孚縣、莆田市城廂區(qū)、大興安嶺地區(qū)新林區(qū)、重慶市石柱土家族自治縣、天津市濱海新區(qū)、南陽市桐柏縣
周口市商水縣、昆明市嵩明縣、湘西州吉首市、廣西南寧市邕寧區(qū)、金華市永康市、九江市德安縣、北京市平谷區(qū)、溫州市龍灣區(qū)、玉溪市澄江市、吉安市安?？h
聊城市莘縣、黔東南臺江縣、重慶市豐都縣、南昌市青山湖區(qū)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特中旗
陽泉市礦區(qū)、金華市婺城區(qū)、鶴壁市鶴山區(qū)、廣西百色市凌云縣、安康市嵐皋縣、萬寧市龍滾鎮(zhèn)、中山市五桂山街道、東營市東營區(qū)、成都市成華區(qū)、昆明市石林彝族自治縣
廣西玉林市陸川縣、廣西來賓市象州縣、天水市秦州區(qū)、海北祁連縣、定安縣定城鎮(zhèn)、臨沂市蒙陰縣
涼山金陽縣、云浮市羅定市、海東市樂都區(qū)、襄陽市棗陽市、鄭州市新密市、蚌埠市禹會區(qū)、瓊海市塔洋鎮(zhèn)、定西市渭源縣、懷化市通道侗族自治縣、廣元市青川縣
黑河市北安市、儋州市光村鎮(zhèn)、阜新市細(xì)河區(qū)、淮南市八公山區(qū)、蚌埠市固鎮(zhèn)縣、大興安嶺地區(qū)呼中區(qū)、宜賓市長寧縣、攀枝花市仁和區(qū)、德州市寧津縣
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朔州市右玉縣、晉城市沁水縣、甘孜德格縣、商丘市民權(quán)縣、延安市吳起縣、青島市膠州市、池州市貴池區(qū)、安慶市宜秀區(qū)、湘潭市雨湖區(qū)
黃岡市紅安縣、廣西河池市天峨縣、黃山市黟縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟正鑲白旗、六盤水市六枝特區(qū)、安康市旬陽市、運(yùn)城市絳縣、雅安市石棉縣
文昌市文城鎮(zhèn)、四平市雙遼市、黔南貴定縣、晉城市城區(qū)、廣西玉林市容縣
東莞市高埗鎮(zhèn)、昆明市盤龍區(qū)、贛州市尋烏縣、德陽市什邡市、白銀市靖遠(yuǎn)縣、遵義市湄潭縣、涼山寧南縣、朔州市平魯區(qū)、西寧市湟中區(qū)
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黔南甕安縣、襄陽市老河口市、澄邁縣福山鎮(zhèn)、黔東南岑鞏縣、綏化市肇東市、洛陽市伊川縣、三門峽市湖濱區(qū)、嘉興市平湖市、黔南平塘縣、十堰市竹山縣
清遠(yuǎn)市清城區(qū)、成都市簡陽市、上饒市婺源縣、樂東黎族自治縣利國鎮(zhèn)、宜賓市長寧縣
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攀枝花市仁和區(qū)、商丘市永城市、邵陽市邵陽縣、天水市麥積區(qū)、淮安市漣水縣、定安縣龍湖鎮(zhèn)、運(yùn)城市垣曲縣、瓊海市潭門鎮(zhèn)
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池州市青陽縣、鎮(zhèn)江市揚(yáng)中市、西安市新城區(qū)、運(yùn)城市新絳縣、延安市洛川縣、焦作市山陽區(qū)、南昌市青山湖區(qū)、九江市修水縣、宜昌市猇亭區(qū)、新鄉(xiāng)市衛(wèi)輝市
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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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