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新鄉(xiāng)市輝縣市、黔西南貞豐縣、德州市德城區(qū)、黃岡市羅田縣、安陽(yáng)市殷都區(qū)、沈陽(yáng)市康平縣、伊春市嘉蔭縣、黔東南黎平縣、臨汾市安澤縣
南平市政和縣、貴陽(yáng)市花溪區(qū)、清遠(yuǎn)市陽(yáng)山縣、徐州市賈汪區(qū)、宣城市績(jī)溪縣、菏澤市成武縣
信陽(yáng)市光山縣、南通市海安市、安陽(yáng)市龍安區(qū)、懷化市靖州苗族侗族自治縣、滁州市天長(zhǎng)市、贛州市章貢區(qū)
南京市棲霞區(qū)、長(zhǎng)春市二道區(qū)、廣西河池市鳳山縣、海東市化隆回族自治縣、清遠(yuǎn)市清城區(qū)、定安縣雷鳴鎮(zhèn)、樂(lè)山市金口河區(qū)、陽(yáng)江市江城區(qū)
白沙黎族自治縣金波鄉(xiāng)、寧波市鎮(zhèn)海區(qū)、張家界市武陵源區(qū)、澄邁縣老城鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市臨河區(qū)、洛陽(yáng)市老城區(qū)、沈陽(yáng)市皇姑區(qū)、遼陽(yáng)市宏偉區(qū)、儋州市和慶鎮(zhèn)、廣西貴港市覃塘區(qū)
大連市莊河市、郴州市資興市、雅安市滎經(jīng)縣、淮安市金湖縣、淄博市博山區(qū)、佛山市高明區(qū)
宜春市上高縣、安陽(yáng)市林州市、自貢市沿灘區(qū)、成都市金堂縣、文昌市翁田鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市杭錦后旗、海北海晏縣、重慶市忠縣、寧波市奉化區(qū)、大興安嶺地區(qū)加格達(dá)奇區(qū)
徐州市新沂市、漳州市平和縣、三明市清流縣、廣西南寧市武鳴區(qū)、泰州市海陵區(qū)、北京市朝陽(yáng)區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市敖漢旗
哈爾濱市木蘭縣、泰州市靖江市、吉林市昌邑區(qū)、武威市古浪縣、渭南市大荔縣、成都市青白江區(qū)、慶陽(yáng)市正寧縣、莆田市仙游縣、蚌埠市懷遠(yuǎn)縣
六安市金寨縣、肇慶市廣寧縣、煙臺(tái)市牟平區(qū)、保山市龍陵縣、眉山市丹棱縣、開(kāi)封市尉氏縣、鄭州市惠濟(jì)區(qū)
咸陽(yáng)市渭城區(qū)、白沙黎族自治縣南開(kāi)鄉(xiāng)、黃南尖扎縣、金華市東陽(yáng)市、天津市寶坻區(qū)、武漢市漢陽(yáng)區(qū)、宜賓市南溪區(qū)、重慶市萬(wàn)州區(qū)、資陽(yáng)市安岳縣
合肥市長(zhǎng)豐縣、齊齊哈爾市依安縣、聊城市冠縣、果洛達(dá)日縣、南通市如皋市、周口市沈丘縣、廣西賀州市昭平縣
樂(lè)東黎族自治縣利國(guó)鎮(zhèn)、南通市崇川區(qū)、滁州市明光市、常州市鐘樓區(qū)、菏澤市定陶區(qū)、定西市臨洮縣、遼陽(yáng)市文圣區(qū)、廣西柳州市三江侗族自治縣、雅安市滎經(jīng)縣
廣西河池市東蘭縣、江門(mén)市開(kāi)平市、撫州市崇仁縣、海北海晏縣、澄邁縣仁興鎮(zhèn)
晉中市左權(quán)縣、延安市甘泉縣、揭陽(yáng)市揭東區(qū)、沈陽(yáng)市渾南區(qū)、龍巖市漳平市、北京市密云區(qū)、廣西南寧市馬山縣、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市磴口縣、茂名市信宜市
呂梁市離石區(qū)、龍巖市上杭縣、咸陽(yáng)市三原縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟蘇尼特右旗、中山市南頭鎮(zhèn)、榆林市子洲縣
鐵嶺市清河區(qū)、常德市武陵區(qū)、南充市營(yíng)山縣、黃山市祁門(mén)縣、內(nèi)蒙古包頭市九原區(qū)、韶關(guān)市樂(lè)昌市、撫順市望花區(qū)、昭通市鎮(zhèn)雄縣、鎮(zhèn)江市揚(yáng)中市
內(nèi)蒙古阿拉善盟阿拉善左旗、遼源市西安區(qū)、德州市德城區(qū)、重慶市江北區(qū)、衡陽(yáng)市珠暉區(qū)
南充市營(yíng)山縣、綏化市蘭西縣、東莞市寮步鎮(zhèn)、定安縣富文鎮(zhèn)、信陽(yáng)市平橋區(qū)、莆田市仙游縣、晉城市高平市、廣西賀州市昭平縣、海西蒙古族茫崖市、淮南市鳳臺(tái)縣
延邊圖們市、衡陽(yáng)市石鼓區(qū)、衡陽(yáng)市耒陽(yáng)市、內(nèi)蒙古烏海市烏達(dá)區(qū)、普洱市江城哈尼族彝族自治縣、忻州市保德縣、廣西來(lái)賓市金秀瑤族自治縣
丹東市鳳城市、內(nèi)江市市中區(qū)、自貢市沿灘區(qū)、中山市東升鎮(zhèn)、延安市黃龍縣
昌江黎族自治縣七叉鎮(zhèn)、淮南市大通區(qū)、長(zhǎng)治市潞州區(qū)、甘南瑪曲縣、黔南貴定縣、大興安嶺地區(qū)呼瑪縣、成都市金堂縣、臨高縣多文鎮(zhèn)
惠州市惠陽(yáng)區(qū)、臨沂市蒙陰縣、西安市雁塔區(qū)、遂寧市船山區(qū)、上海市寶山區(qū)、太原市晉源區(qū)、濟(jì)寧市嘉祥縣、寧德市古田縣
阜新市阜新蒙古族自治縣、慶陽(yáng)市鎮(zhèn)原縣、晉城市城區(qū)、肇慶市鼎湖區(qū)、茂名市信宜市、中山市黃圃鎮(zhèn)、菏澤市牡丹區(qū)、張家界市永定區(qū)、滁州市天長(zhǎng)市、普洱市寧洱哈尼族彝族自治縣
定西市通渭縣、涼山會(huì)東縣、泰州市興化市、許昌市鄢陵縣、廣西柳州市城中區(qū)、盤(pán)錦市興隆臺(tái)區(qū)、許昌市襄城縣、平?jīng)鍪袥艽h、湘潭市岳塘區(qū)、綿陽(yáng)市平武縣
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(tái)市蓬萊區(qū)、宜賓市敘州區(qū)、湘潭市湘潭縣、渭南市富平縣
內(nèi)蒙古呼和浩特市土默特左旗、大同市廣靈縣、隨州市隨縣、九江市潯陽(yáng)區(qū)、德州市夏津縣、甘孜新龍縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟錫林浩特市、白銀市景泰縣、周口市淮陽(yáng)區(qū)
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南充市南部縣、淄博市淄川區(qū)、上饒市鉛山縣、衡陽(yáng)市南岳區(qū)、宿州市靈璧縣、普洱市思茅區(qū)、合肥市瑤海區(qū)、廣西河池市環(huán)江毛南族自治縣、南充市閬中市
南陽(yáng)市唐河縣、大理大理市、內(nèi)蒙古赤峰市林西縣、漢中市漢臺(tái)區(qū)、紅河紅河縣、廣西賀州市昭平縣
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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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