NVIDIA DGX Spark

Ein KI-Supercomputer mit Grace Blackwell auf Ihrem Schreibtisch.

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Überblick

NVIDIA DGX Spark

NVIDIA DGX Spark mit dem NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip bietet KI-Leistung von 1.000 KI-TOPS in einem energieeffizienten, kompakten Formfaktor. Mit dem vorinstallierten NVIDIA AI-Softwarepaket und 128 GB Arbeitsspeicher können Entwickler die neueste Generation von logisch denkenden KI-Modellen von DeepSeek, Meta, Google und anderen mit bis zu 200 Milliarden Parametern lokal prototypisieren, feinabstimmen sowie Inferenz durchführen und nahtlos im Rechenzentrum oder in der Cloud bereitstellen.

NVIDIA kündigt Blackwell DGX KI-PCs an

NVIDIA DGX Station und NVIDIA DGX Spark, unterstützt durch NVIDIA Grace Blackwell, legen KI in die Hände von Entwicklern, Forschern und Datenwissenschaftlern.

Merkmale

NVIDIA GPU, CPU, Netzwerk- und KI-Softwaretechnologien

NVIDIA GB10 Superchip

NVIDIA GB10 Superchip

Erleben Sie mit der Grace Blackwell Architektur KI-Leistung von bis zu 1.000 KI-TOPS bei FP4-Präzision.

128 GB of Coherent Unified System Memory

128 GB kohärenter einheitlicher Systemspeicher

Führen Sie KI-Entwicklungs- und Test-Workloads mit KI-Modellen mit bis zu 200 Milliarden Parametern auf Ihrem Desktop mit großem, einheitlichem Systemspeicher aus.

ConnectX Networking

NVIDIA ConnectX-Networking

Hochleistungsnetzwerke ermöglichen die Verbindung von zwei NVIDIA DGX Spark Systemen, um mit KI-Modellen mit bis zu 405 Milliarden Parametern zu arbeiten.

NVIDIA AI Software Stack

NVIDIA AI Softwarepaket

Nutzen Sie eine Full-Stack-Lösung für generative KI-Workloads, einschließlich Tools, Frameworks, Bibliotheken und vorabtrainierten Modellen.

NVIDIA Project DIGITS

Workloads

Beschleunigen Sie alle KI-Workloads

Der NVIDIA DGX Spark bietet die Leistung eines KI-Supercomputers in einer Schreibtisch-freundlichen Größe und ist ideal für Workloads für KI-Entwickler, Forscher und Datenwissenschaftler.

Prototyping

Entwickeln, testen und validieren Sie KI-Modelle und -Anwendungen.

Der NVIDIA DGX Spark bietet mit dem NVIDIA AI-Softwarepaket die Plattform für Entwickler, um KI-Modelle und KI-gestützte Anwendungen und Lösungen zu erstellen, zu testen und zu validieren. Für die endgültige Optimierung oder Bereitstellung können Sie Ihre Arbeit ganz einfach in die NVIDIA DGX Cloud oder eine andere NVIDIA-beschleunigte Rechenzentrums- oder Cloud-Infrastruktur migrieren.

Prototyping

Feinabstimmung

Optimieren Sie KI-Modelle mit bis zu 70 Milliarden Parametern.

Verbessern Sie die Leistung vorab trainierter Modelle durch Feinabstimmung auf dem NVIDIA DGX Spark. Mit 128 GB einheitlichem Systemspeicher können Sie Modelle mit bis zu 70 Milliarden Parametern feinabstimmen, um KI-Modelle und -Lösungen an bestimmte Anforderungen und Anwendungsfälle anzupassen.

Fine-Tuning

Inferenz

Testen, validieren und führen Sie die Inferenz mit KI-Modellen mit bis zu 200 Milliarden Parametern durch.

Tensor-Recheneinheiten der fünften Generation mit FP4-Unterstützung liefern bis zu 1 PFLOP an KI-Rechenleistung. In Kombination mit 128 GB Systemspeicher können sie die Inferenz von hochmodernen KI-Modellen beschleunigen, um sie über Ihren DGX Spark zu testen, zu validieren und bereitzustellen.

Inference

Datenwissenschaft

Beschleunigen Sie End-to-End-Datenwissenschafts-Workflows mit NVIDIA RAPIDS.

Von der Datenvorbereitung über das Modelltraining, die Inferenz und die Bereitstellung vereinfacht RAPIDS auf NVIDIA DGX Spark den Entwicklungsprozess mit Zero-Code-Change-Beschleunigern und gängigen APIs zur raschen Beschleunigung bestehender Workloads oder zur schnellen Entwicklung spezifischer Anwendungslösungen und zur einfachen Skalierung auf Rechenzentren oder die Cloud.

Data Science

Edge-Anwendungen

Entwickeln Sie Edge-Anwendungen mit NVIDIA AI Frameworks, darunter Isaac™, Metropolis und viele andere.

Der NVIDIA DGX Spark bietet eine hervorragende Plattform für die Entwicklung von Robotik, Smart Cities und Computer-Vision-Lösungen. NVIDIA-Frameworks, einschließlich Isaac, Metropolis und Holoscan. Mit diesen Frameworks und Tools können Entwickler die Leistungsfähigkeit des NVIDIA DGX Spark nutzen, um Edge-Anwendungen schnell zu entwickeln.

Edge Applications

Technische Daten

NVIDIA DGX Spark

Architektur NVIDIA Grace Blackwell
GPU Blackwell-Architektur
CPU 20 Recheneinheiten Arm,10 Cortex-X925 + 10 Cortex-A725
CUDA-Recheneinheiten Blackwell-Generation
Tensor-Recheneinheiten 5. Generation
RT-Recheneinheiten 4. Generation
Tensor-Leistung1 1.000 KI-TOPS
Arbeitsspeicher 128 GB LPDDR5x, einheitlicher Systemspeicher
Speicherschnittstelle 256 bit
Speicherbandbreite 273 GB/s
Datenspeicher 1 oder 4 TB NVME.M2 mit Selbstverschlüsselung
USB 4 x USB4 Typ-C (bis zu 40 GB/s)
Ethernet 1 x RJ-45-Anschluss
10 GbE
NIC ConnectX-7 Smart NIC
WLAN WiFi 7
Bluetooth BT 5.3
Audioausgabe HDMI-Mehrkanal-Audioausgabe
Energieverbrauch 170W
Bildschirmanschlüsse 1x HDMI 2.1a
NVENC | NVDEC 1x | 1x
Betriebssystem NVIDIA DGX Base OS, Ubuntu Linux
Systemabmessungen 150 mm L x 150 mm W x 50.5 mm H
Systemgewicht 1,2 kg

* Vorläufige Spezifikationen, Änderungen vorbehalten

1 Theoretische FP4-TOPS mit der Sparsity-Funktion.

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NVIDIA DGX Spark – Technische Daten in Kurzform

Architektur NVIDIA Grace Blackwell
GPU Blackwell-Architektur
CPU 20 Recheneinheiten Arm,10 Cortex-X925 + 10 Cortex-A725
CUDA-Recheneinheiten Blackwell-Generation
Tensor-Recheneinheiten 5. Generation
RT-Recheneinheiten 4. Generation
Tensor-Leistung1 1.000 KI-TOPS
Arbeitsspeicher 128 GB LPDDR5x, einheitlicher Systemspeicher
Speicherschnittstelle 256 bit
Speicherbandbreite 273 GB/s
Datenspeicher 1 oder 4 TB NVME.M2 mit Selbstverschlüsselung
USB 4 x USB4 Typ-C (bis zu 40 GB/s)
Ethernet 1 x RJ-45-Anschluss
10 GbE
NIC ConnectX-7 Smart NIC
WLAN WiFi 7
Bluetooth BT 5.3
Audioausgabe HDMI-Mehrkanal-Audioausgabe
Energieverbrauch 170W
Bildschirmanschlüsse 1x HDMI 2.1a
NVENC | NVDEC 1x | 1x
Betriebssystem NVIDIA DGX Base OS, Ubuntu Linux
Systemabmessungen 150 mm L x 150 mm W x 50.5 mm H
Systemgewicht 1,2 kg

* Vorläufige Spezifikationen, Änderungen vorbehalten

1 Theoretische FP4-TOPS mit der Sparsity-Funktion.

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