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Large Language Models

Image Generation

ML Training & Fine-tuning

Private AI / GDPR Compliance

Video AI

Software Development & Research

Especificaciones Técnicas

Cómputo
Modelo de GPU NVIDIA Grace Blackwell
Arquitectura Grace Blackwell
Rendimiento Tensor Up to 1 PFLOP FP4
Núcleos Tensor 5th Generation
Núcleos RT 4th Generation
Núcleos CUDA Blackwell Generation
Memoria y Almacenamiento
Memoria Unificada 128 GB LPDDR5x
Ancho de Banda de Memoria 273 GB/s
Interfaz de Memoria 256-bit
Almacenamiento 4 TB NVMe M.2 (self-encrypting)
Conectividad
Tarjeta de Red (NIC) ConnectX-7 @ 200 Gbps
Ethernet 1x RJ-45, 10 GbE
Wi-Fi Wi-Fi 7
Bluetooth BT 5.4
Puertos USB 4x USB Type-C
Sistema
CPU 20-core Arm (10x Cortex-X925 + 10x Cortex-A725)
Consumo Energético 240W
Factor de Forma Desktop
Pila de Software NVIDIA AI Enterprise (PyTorch, TensorFlow, JAX, RAPIDS, TensorRT)
Casos de Uso Large Language Models, Image Generation, ML Training & Fine-tuning, Private AI / GDPR Compliance, Video AI, Software Development & Research
Frameworks PyTorch, TensorFlow, JAX, RAPIDS, TensorRT, ONNX, Docker

NVIDIA DGX Spark Details

NVIDIA DGX Spark

IA de clase supercomputadora, en su escritorio.

Construido sobre la arquitectura Grace Blackwell ymdash; la misma generación que impulsa los centros de datos de IA más grandes del mundo ymdash; DGX Spark ofrece IA de centro de datos en un factor de forma de escritorio, consumiendo la potencia de un electrodoméstico pequeño.

1 PFLOP
Rendimiento de IA FP4
240 W
Consumo de potencia total
128 GB
LPDDR5x unificada
Memoria Unificada Coherente

Un espacio de direcciones. Sin cuellos de botella de PCIe.

La CPU y la GPU comparten 128 GB de LPDDR5x a ancho de banda completo. Los modelos de lenguaje grandes y las cargas de trabajo multimodales que demandan dos nodos de GPU en hardware convencional se ejecutan aquí en un único espacio de memoria coherente ymdash; sin copias, sin particionamiento.

Listo al salir de la caja

Conecte y entrene.

Se envía con NVIDIA AI Enterprise preinstalado. PyTorch, TensorFlow, TensorRT y RAPIDS están listos en el momento en que encienda el equipo. La NIC ConnectX-7 conecta nodos a 200 Gbps sin un conmutador externo ymdash; y puede escalar a DGX Cloud cuando el trabajo crece.

PyTorch TensorFlow TensorRT RAPIDS 200 Gbps ConnectX-7
Grace Blackwell · Supercomputadora de IA de escritorio