Nvidia wyznacza trendy, ogłaszając „Małe centrum danych” i wprowadzając na rynek dwa superkomputery osobiste AI

Różnica między tradycyjnymi rozwiązaniami desktopowymi a infrastrukturą serwerową zaczyna się zacierać. Podczas niedawno zorganizowanej konferencji GTC 2025 w San Jose firma Nvidia zaprezentowała dwie innowacyjne maszyny określane jako „superkomputery personal AI”. Ich specyfikacje są dość niezwykłe, chociaż same urządzenia mają pewne ograniczenia.

• Nvidia wprowadza na rynek komputery DGX Station i DGX Spark, które zapewniają biurom i laboratoriom możliwości superkomputerów AI
• Najnowsze urządzenia zapewniają wyjątkową moc obliczeniową, umożliwiając trenowanie modeli AI przy użyciu miliardów parametrów bez polegania na chmurze
• DGX Spark to kompaktowe, ale solidne rozwiązanie, natomiast DGX Station przypomina superkomputer stacjonarny — oba są zoptymalizowane pod kątem zadań związanych ze sztuczną inteligencją
• Firma Nvidia przewiduje, że osobiste superkomputery będą przyszłością dla korporacji i organizacji badawczych
• Więcej szczegółów na temat firmy znajdziesz na stronie Businessinsider.com.pl

Najnowsze urządzenia firmy Nvidia, DGX Station i DGX Spark, zostały zaprojektowane z myślą o rozszerzeniu możliwości zaawansowanych centrów danych na miejsca pracy, laboratoria badawcze i mniejsze zespoły, które wcześniej korzystały z drogich i często niedostępnych rozwiązań w chmurze lub specjalistycznych serwerowni wyposażonych w systemy HPC (High Performance Computing).

Tradycyjne superkomputery są zazwyczaj połączone z dużymi klastrami serwerów, które zajmują całe pomieszczenia, a często piętra budynków. Chociaż pozostaje to niezbędne dla wielu zastosowań (takich jak badania naukowe lub złożona inżynieria), wzrost popularności generatywnej sztucznej inteligencji i modeli językowych, takich jak GPT OpenAI, sprawił, że wydajne systemy obliczeniowe w bardziej kompaktowej formie stały się niezwykle cenne .

Firma Nvidia dostrzegła rosnący popyt na urządzenia, które można zainstalować w biurze lub małym laboratorium i które umożliwiają jednoczesne trenowanie modeli obejmujących dziesiątki, a nawet setki miliardów parametrów.

Sprawdź także: Nowa sztuczna inteligencja Chin wywołuje debatę. Jest „jak doświadczony stażysta”

Osobiste superkomputery firmy Nvidia

Nvidia DGX Station, reklamowana jako „superkomputer stacjonarny”, zawiera GB300 Grace Blackwell Ultra. Ten tak zwany superchip integruje 72 rdzenie CPU z zaawansowanym rdzeniem GPU i zapewnia 784 GB pamięci, która jest dostępna jednocześnie dla procesora centralnego i graficznego.

Tak duża ilość pamięci RAM umożliwia obsługę nawet największych sieci neuronowych na jednym urządzeniu, co nie byłoby możliwe na typowych komputerach stacjonarnych ze względu na ograniczenia przepustowości i możliwości sprzętowych.

Kolejną znaczącą zaletą jest magistrala NVLink-C2C, która umożliwia komunikację między CPU i GPU bez typowych wąskich gardeł związanych ze złączem PCI Express. Ponadto karta sieciowa ConnectX-8 SuperNIC ułatwia połączenie DGX Station z szybką siecią lokalną lub umożliwia integrację wielu jednostek w klastrze w celu zwiększenia mocy obliczeniowej.

Nvidia nie podała dokładnych cen, ale biorąc pod uwagę wcześniejsze produkty (w tym drogie karty graficzne klasy korporacyjnej), możemy spodziewać się kosztów przekraczających 10 000 dolarów za pojedynczą stację .

W ofercie znajdą się modele znanych producentów sprzętu komputerowego, takich jak Asus, Dell, HP i Supermicro.

Drugą wprowadzoną maszyną jest DGX Spark, wcześniej znany jako Project DIGITS, o którym wcześniej pisaliśmy w Business Insider. Jest to kompaktowy komputer przypominający mini PC, ale określenie go jako „mini” może być mylące, biorąc pod uwagę jego specyfikacje. Spark jest wyposażony w superchip GB10 Grace Blackwell z 20 rdzeniami ARM, uzupełniony o 128 GB pamięci LPDDR5x. W rezultacie może zarządzać modelami AI z maksymalnie 200 miliardami parametrów i osiągać poziomy wydajności 1000 TFLOPS (biliardów operacji na sekundę).

Godną uwagi cechą DGX Spark jest zoptymalizowana komunikacja między CPU i GPU, która — według Nvidii — umożliwia wymianę danych pięć razy szybszą niż ta widoczna w przypadku PCI Express 5.0. W praktyce skutkuje to znacznym przyspieszeniem szkolenia i wnioskowania w różnych zadaniach głębokiego uczenia się i przetwarzania języka naturalnego . Szybkie złącze ConnectX-7 umożliwia podobnie, jak w DGX Station, łączenie wielu Sparków w lokalne klastry.

Funkcjonalnie DGX Spark to maszyna dostosowana do rozwoju AI. Jest ona dostarczana z preinstalowanymi narzędziami programistycznymi Nvidia, a cały jej system operacyjny jest oparty na zmodyfikowanej wersji Ubuntu Linux

Źródło