1. DGX Spark是什么？

 

NVIDIA DGX Spark 属于专为AI时代打造的一款桌面级AI超级计算机，从设计之初便致力于构建和运行AI工作负载。

 

2. DGX Spark适合谁？

 

AI深度学习研究员和科学家：

 

• 需要进行复杂的深度学习模型训练、微调和实验的个人研究员。

 

• 在大学、科研机构的实验室中，用于特定项目或小组的AI研发。

 

AI开发者和工程师：

 

• 从事AI应用开发、模型部署前的验证、算法优化的工程师。

 

• 需要本地高性能工作站来加速开发周期的个人或小团队。

 

AI初创公司和小型企业：

 

• 资金或场地有限，无法建设大型GPU集群，但对AI算力有迫切需求的初创企业。

 

• 需要快速验证AI想法和原型的小型团队。

 

大学和职业院校：

 

• 作为AI相关专业（如计算机科学、人工智能、自动化）的教学和实验平台。

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• 用于培养学生的AI模型训练和开发实践能力。

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特定行业领域的研究团队：

 

• 例如，在能源（如中国石油大学）、医疗影像、金融、制造等行业中，进行AI模型研发和应用探索的专业团队，他们可能需要在本地处理敏感数据或对算力有即时需求。

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3. DGX Spark的应用场景有哪些？

 

深度学习模型训练与开发：

 

• 核心科研与实验：适用于大学、研究所、企业研发中心的个人研究员或小型团队，进行各种深度学习模型的概念验证、算法设计、模型训练、微调和实验。这包括计算机视觉（图像识别、分割、目标检测）、自然语言处理（NLP，如大型语言模型微调）、语音识别、推荐系统等。

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• 快速模型迭代：开发者可以快速迭代和测试不同的模型架构和超参数，缩短研发周期。

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高性能计算(HPC) 与科学模拟：

 

• 计算流体力学(CFD)、分子动力学模拟、量子化学计算： DGX Spark 能够为这些计算密集型科学模拟提供强大的并行计算能力，加速模拟过程，辅助科研突破。

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• 医学影像分析与计算生物学：用于处理和分析大规模医学影像数据、基因组学数据，进行疾病诊断、药物研发等AI应用。

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AI教育与人才培养：

 

• 高等教育实验室：为计算机科学、人工智能、自动化等专业的学生提供高性能的实践平台，用于学习深度学习框架、进行AI项目开发和竞赛。

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• 企业内训与技能提升：作为企业内部AI工程师培训的工具，帮助员工快速掌握AI开发技能。

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边缘AI模型开发与优化：

 

• 虽然DGX Spark本身不是边缘设备，但它可以作为边缘AI模型的开发和测试平台。开发者可以在DGX Spark上训练出复杂的AI模型，然后对其进行量化、剪枝等优化，最终部署到低功耗的边缘设备上。

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• 工业AI与智能制造： 用于开发和测试应用于工业检测、预测性维护、机器人视觉等场景的AI模型。

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特定行业AI解决方案开发：

 

• 能源行业：如在石油天然气领域，用于油气勘探（地震数据处理与反演）、油藏模拟、设备智能运维与故障诊断、炼化过程优化等。

 

• 金融行业：用于欺诈检测、风险评估、量化交易模型开发、客户行为分析。

 

• 零售行业：用于商品推荐、销量预测、智能库存管理。

 

原型开发与概念验证：

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• 对于新颖的AI想法或商业模式，DGX Spark 可以快速搭建原型、进行概念验证，以较低的成本评估可行性。

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4. DGX Spark支持两台设备的堆叠/集群的绑定。支持额外堆栈/集群的计划是什么？

 

NVIDIA 支持使用一根经过认证的 QSFP 线缆连接两台 DGX Spark 系统。 其他多台集群暂时不支持。

 

5. DGX Spark官方参数是FP4下算力是1PFLOS，那除了支持FP4精度，其他精度支持吗？

 

TF32, FP16, BF16, INT8, FP8, FP6, FP4都支持，其中FP4推理性能最高。

 

6. 电源功率要求是什么？

 

DGX Spark 可以通过标准墙壁插座供电。

 

7. DGX Spark预装了哪些软件？包含NVAIE吗？预装的软件如果想重新装可以吗？

 

装软件为系统软件、CUDA/CUDA-X/RTX工具套件和库这些基础环境配置，不包含NVAIE软件，如果想要使用NVAIE，需要购买licence。

 

8. 已经测试通过的微调模型有哪些？

 

(using both SFT and LoRa) Meta-Llama-3.2-3B

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct

 

9.DGX Spark和GeForce系列卡相比有什么区别?

 

DGX Spark用于企业级 AI 训练/推理，GeForce系列主要面向消费级游戏与个人应用；DGX Spark有数据中心级设计（长时间满载、高可靠性），GeForce偏向个人使用场景；DGX spark上的workload可轻松迁移至AIDC。

 

10. DGX Spark的主要特点是什么？

 

• 由GB10超级芯片驱动

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• 使用FP4，AI 性能达1petaFLOP

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• 配备 NVIDIA Blackwell GPU，支持第五代Tensor Core技术

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• NVIDIA Grace CPU实现，采用 20-core高性能 Arm 架构

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• 128 GB统一寻址系统内存

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• 支持高达4TB的NVMe存储

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• 支持高达200B参数的大语言模型

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• 通过 NVIDIA Connect-X网络进行连接，可连接两个DGX Spark，支持高达405B参数的模型

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• 设计紧凑，占用的桌面空间极少

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• 适用标准墙壁插座

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11. 怎么购买？

 

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