Nvidia называет DGX Spark «самым маленьким в мире суперкомпьютером для ИИ». Его размеры составляют 15 × 15 сантиметров, а высота — всего пять сантиметров. Вес – 1,2 килограмма. Для сравнения, DGX-1, который Nvidia представила в 2016 году как «первый в мире суперкомпьютер для глубокого обучения», имеет размеры 86 × 44 × 13 сантиметров и весит более 60 килограммов.
В то время как его более крупный аналог потребляет более 3000 Вт электроэнергии, мини-суперкомпьютер значительно экономичнее — всего 240 Вт. Тем не менее, Nvidia обещает большую вычислительную мощность в один терафлопс, позволяющую обрабатывать модели ИИ с 200 миллиардами параметров.
Хотя DGX Spark не входит в число самых быстрых суперкомпьютеров в мире, его производительности должно быть достаточно для многих приложений. Цены значительно выросли с момента выхода DGX-1 в 2016 году. Тот стоил 129 000 долларов. DGX Spark, в свою очередь, стоит 3999 долларов. Благодаря сотрудничеству с Asus, Dell, HP и многими другими производителями оборудования, существуют даже индивидуальные модели суперкомпьютера.
Конечно, цена может стать сдерживающим фактором для большинства пользователей. На самом деле, мини-суперкомпьютер Nvidia не предназначен для частных лиц. Дженсен Хуан, генеральный директор Nvidia, заявил в анонсе: «В 2016 году мы создали DGX-1, чтобы предоставить исследователям ИИ собственный суперкомпьютер. С DGX Spark мы возвращаемся к этой миссии: предоставить каждому разработчику компьютер с ИИ».
Для отдельных исследователей ИИ или небольших команд покупка может быть оправдана. В частности, если исследователям приходится полагаться на облачные сервисы ИИ. В зависимости от интенсивности использования, стоимость этих сервисов может резко возрасти, что делает разовую покупку компьютера более привлекательной. По данным Nvidia, такие компании, как Microsoft, Google и Hugging Face уже работают с DGX Spark над оптимизацией своих программ для мини-суперкомпьютера.
📃 Читайте далее на сайте
Выбор корпуса системного блока (часть 1)
Илон Маск первым получил системы NVIDIA DGX Spark
Новая языковая модель Apple может генерировать тексты до 128 раз быстрее других ИИ
Почему NVIDIA GeForce — лучшие видеокарты на примере GT 1030 2GB в работе с нейронными сетями
Рост заказов на чипы ИИ может сделать NVIDIA главным клиентом TSMC