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海東市互助土族自治縣、湘潭市湘鄉(xiāng)市、延安市洛川縣、陵水黎族自治縣椰林鎮(zhèn)、株洲市茶陵縣、哈爾濱市道里區(qū)、平頂山市石龍區(qū)、廣元市利州區(qū)、陵水黎族自治縣提蒙鄉(xiāng)
內(nèi)蒙古呼和浩特市玉泉區(qū)、洛陽市伊川縣、哈爾濱市南崗區(qū)、德州市武城縣、樂東黎族自治縣九所鎮(zhèn)、臨沂市平邑縣、濟(jì)寧市梁山縣、佳木斯市東風(fēng)區(qū)、宜昌市當(dāng)陽市
咸寧市赤壁市、聊城市陽谷縣、常州市新北區(qū)、岳陽市君山區(qū)、韶關(guān)市翁源縣、延安市吳起縣、遼源市東遼縣、安康市鎮(zhèn)坪縣、北京市西城區(qū)
內(nèi)蒙古阿拉善盟阿拉善右旗、贛州市石城縣、南平市邵武市、麗水市云和縣、保山市騰沖市、廣西柳州市融安縣、珠海市金灣區(qū)
廣安市鄰水縣、延安市寶塔區(qū)、遼源市龍山區(qū)、晉城市高平市、運(yùn)城市聞喜縣、淄博市高青縣、漢中市漢臺區(qū)、邵陽市邵陽縣、東方市天安鄉(xiāng)、上饒市玉山縣
贛州市于都縣、嘉興市南湖區(qū)、黃岡市蘄春縣、杭州市濱江區(qū)、九江市彭澤縣
鷹潭市余江區(qū)、成都市都江堰市、揚(yáng)州市儀征市、長治市沁源縣、商洛市洛南縣、儋州市排浦鎮(zhèn)
撫州市樂安縣、安慶市宜秀區(qū)、呂梁市交城縣、蘇州市吳中區(qū)、大慶市薩爾圖區(qū)、甘孜色達(dá)縣、周口市鹿邑縣、漯河市源匯區(qū)、東莞市大朗鎮(zhèn)
鄂州市梁子湖區(qū)、重慶市南川區(qū)、綿陽市游仙區(qū)、東營市廣饒縣、阿壩藏族羌族自治州壤塘縣、湘西州永順縣
運(yùn)城市絳縣、臨高縣博厚鎮(zhèn)、榆林市清澗縣、上饒市鉛山縣、呂梁市汾陽市、昭通市綏江縣、廣西河池市南丹縣、廣西桂林市龍勝各族自治縣
金華市蘭溪市、張掖市高臺縣、江門市新會區(qū)、昆明市石林彝族自治縣、遵義市仁懷市、延安市黃龍縣、泉州市鯉城區(qū)、松原市扶余市
九江市共青城市、宜春市上高縣、廣西來賓市忻城縣、遵義市赤水市、宜昌市興山縣、漳州市平和縣、黔東南丹寨縣、漢中市略陽縣、廣元市昭化區(qū)
海西蒙古族德令哈市、內(nèi)江市威遠(yuǎn)縣、遼源市東豐縣、晉中市左權(quán)縣、南昌市東湖區(qū)、天津市濱海新區(qū)、萍鄉(xiāng)市安源區(qū)、東營市廣饒縣、沈陽市鐵西區(qū)、本溪市本溪滿族自治縣
東莞市沙田鎮(zhèn)、宜春市袁州區(qū)、漯河市郾城區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市東勝區(qū)、海西蒙古族烏蘭縣、沈陽市法庫縣、海東市民和回族土族自治縣、呂梁市中陽縣、濱州市無棣縣
佳木斯市樺川縣、廣西桂林市雁山區(qū)、汕尾市城區(qū)、朔州市朔城區(qū)、重慶市梁平區(qū)、大慶市林甸縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟正藍(lán)旗
寧波市象山縣、綏化市青岡縣、宜昌市伍家崗區(qū)、濰坊市青州市、貴陽市觀山湖區(qū)、晉中市靈石縣、萍鄉(xiāng)市蓮花縣
常德市鼎城區(qū)、大連市甘井子區(qū)、開封市尉氏縣、大興安嶺地區(qū)松嶺區(qū)、榆林市定邊縣、青島市膠州市
蕪湖市鏡湖區(qū)、鶴崗市南山區(qū)、長治市上黨區(qū)、西安市藍(lán)田縣、慶陽市寧縣、齊齊哈爾市碾子山區(qū)、成都市彭州市、白山市渾江區(qū)
北京市朝陽區(qū)、滁州市明光市、徐州市泉山區(qū)、郴州市嘉禾縣、哈爾濱市依蘭縣、廣西防城港市上思縣、南平市順昌縣
達(dá)州市開江縣、泰州市海陵區(qū)、鹽城市響水縣、大同市天鎮(zhèn)縣、九江市武寧縣、萬寧市后安鎮(zhèn)、九江市湖口縣、?？谑行阌^(qū)、樂東黎族自治縣抱由鎮(zhèn)
宜昌市當(dāng)陽市、通化市東昌區(qū)、阜陽市潁上縣、內(nèi)蒙古赤峰市喀喇沁旗、滁州市瑯琊區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市鄂托克前旗、益陽市安化縣、定西市臨洮縣、蘇州市常熟市、甘南迭部縣
濟(jì)南市章丘區(qū)、中山市神灣鎮(zhèn)、周口市沈丘縣、定西市通渭縣、蘭州市紅古區(qū)、蘇州市吳江區(qū)、廈門市海滄區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市豐鎮(zhèn)市
甘孜稻城縣、荊州市江陵縣、紅河彌勒市、昌江黎族自治縣烏烈鎮(zhèn)、南昌市新建區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市達(dá)拉特旗、寶雞市陳倉區(qū)
定安縣龍湖鎮(zhèn)、亳州市利辛縣、哈爾濱市通河縣、牡丹江市東安區(qū)、臨沂市沂南縣、直轄縣天門市、長春市綠園區(qū)
臨汾市洪洞縣、嘉興市海鹽縣、南陽市鄧州市、鶴崗市向陽區(qū)、運(yùn)城市絳縣、儋州市大成鎮(zhèn)、梅州市大埔縣、舟山市岱山縣
鶴崗市綏濱縣、泉州市鯉城區(qū)、滁州市鳳陽縣、平頂山市舞鋼市、達(dá)州市宣漢縣
瀘州市納溪區(qū)、衡陽市衡陽縣、錦州市黑山縣、成都市彭州市、六安市舒城縣、廣西桂林市陽朔縣、莆田市仙游縣、贛州市瑞金市
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海北海晏縣、長沙市岳麓區(qū)、五指山市毛道、廣州市越秀區(qū)、廣西河池市羅城仫佬族自治縣、駐馬店市上蔡縣、東莞市沙田鎮(zhèn)、安順市西秀區(qū)、楚雄元謀縣、岳陽市岳陽樓區(qū)
長沙市開福區(qū)、濟(jì)南市鋼城區(qū)、廈門市思明區(qū)、寧德市柘榮縣、廣西北海市鐵山港區(qū)、昆明市尋甸回族彝族自治縣
伊春市豐林縣、黃山市屯溪區(qū)、廈門市集美區(qū)、焦作市溫縣、宣城市廣德市
汕尾市陸豐市、長沙市芙蓉區(qū)、寶雞市鳳縣、榆林市府谷縣、揭陽市榕城區(qū)、湛江市麻章區(qū)
丹東市寬甸滿族自治縣、東莞市寮步鎮(zhèn)、黃南尖扎縣、臺州市仙居縣、九江市共青城市、長春市寬城區(qū)、重慶市北碚區(qū)、龍巖市連城縣、溫州市龍港市、聊城市東阿縣
屯昌縣楓木鎮(zhèn)、肇慶市高要區(qū)、黔西南晴隆縣、黃山市休寧縣、重慶市豐都縣、寧夏吳忠市同心縣
臨高縣東英鎮(zhèn)、銅陵市郊區(qū)、許昌市襄城縣、東營市東營區(qū)、溫州市樂清市、濟(jì)寧市魚臺縣、大理劍川縣
三明市清流縣、昆明市五華區(qū)、泉州市惠安縣、巴中市巴州區(qū)、天津市河西區(qū)、徐州市新沂市、南陽市方城縣、開封市蘭考縣
北京市海淀區(qū)、六盤水市盤州市、黔南甕安縣、昭通市綏江縣、七臺河市茄子河區(qū)
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濟(jì)寧市微山縣、萬寧市萬城鎮(zhèn)、洛陽市西工區(qū)、荊州市江陵縣、天水市武山縣、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市磴口縣
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黃仁勛：英偉達(dá)個人AI計算機(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。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(jī)”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(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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