2025 年 1 月 6 日，NVIDIA 正式宣布其 Project DIGITS 項(xiàng)目，并于 3 月 18 日更名為NVIDIA DGX Spark，進(jìn)一步公布了產(chǎn)品細(xì)節(jié)。DGX Spark 作為個(gè)人 AI 超級(jí)計(jì)算機(jī)，為世界各地的 AI 研究人員、數(shù)據(jù)科學(xué)家和學(xué)生提供 NVIDIA Grace Blackwell 平臺(tái)的強(qiáng)大功能。

一臺(tái)放在桌面上的“個(gè)人 AI 超級(jí)計(jì)算機(jī)”

NVIDIA DGX Spark 采用新的 NVIDIA GB10 Grace Blackwell 超級(jí)芯片，為原型設(shè)計(jì)、微調(diào)和運(yùn)行大型 AI 模型提供 petaflop 級(jí)別 AI 計(jì)算性能。DGX Spark 產(chǎn)品在“低成本 + 大內(nèi)存”人工智能領(lǐng)域逐步獲得競(jìng)爭(zhēng)力，標(biāo)志著桌面 AI 計(jì)算設(shè)備市場(chǎng)進(jìn)入新的競(jìng)爭(zhēng)格局。

▲ 黃仁勛介紹 NVIDIA DGX Spark

▲ NVIDIA DGX Spark 主要參數(shù)

這一配置使其成為目前市場(chǎng)上最緊湊的 AI 訓(xùn)練設(shè)備之一。

為 AI 開(kāi)發(fā)量身打造的本地化環(huán)境

NVIDIA DGX Spark 專(zhuān)注 AI 模型訓(xùn)練，主要面向研究人員、數(shù)據(jù)科學(xué)家和學(xué)生。作為桌面端與云端之間的橋梁，其核心價(jià)值在于提供本地化運(yùn)行環(huán)境，便于進(jìn)行模型原型設(shè)計(jì)、微調(diào)與測(cè)試。

例如，在醫(yī)療領(lǐng)域，DGX Spark 可對(duì)心臟 MRI、CTA 影像數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，結(jié)合病歷文本信息和基因測(cè)序數(shù)據(jù)，構(gòu)建多模態(tài)融合模型，實(shí)現(xiàn)心血管疾病的精準(zhǔn)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與個(gè)性化治療推薦。此外，NVIDIA 提供開(kāi)放的軟件生態(tài)，如 NVIDIA NeMo、RAPIDS、PyTorch 等框架，支持自由選擇工具鏈進(jìn)行模型開(kāi)發(fā)，滿(mǎn)足技術(shù)導(dǎo)向用戶(hù)的需求。

NVIDIA Sync 與 XRDP：開(kāi)發(fā)體驗(yàn)全面升級(jí)

NVIDIA Sync 桌面程序，支持 Windows、macOS 與 Ubuntu/Debian，允許用戶(hù)通過(guò)本地網(wǎng)絡(luò)遠(yuǎn)程連接 DGX?Spark。NVIDIA Sync 能夠?qū)崟r(shí)顯示設(shè)備資源利用率，并集成命令行終端，為用戶(hù)提供統(tǒng)一界面來(lái)管理 SSH 訪(fǎng)問(wèn)以及在 DGX?Spark 上啟動(dòng)開(kāi)發(fā)工具。

▲ NVIDIA Sync 桌面程序

對(duì)于從事圖形圖像開(kāi)發(fā)、模型可視化、GPU 調(diào)試等工作的工程師而言，僅依賴(lài)命令行往往難以滿(mǎn)足實(shí)際需求。且在 DGX Spark 上進(jìn)行本地顯示時(shí)，需要頻繁在終端與顯示器之間切換，以及連接 Hub、USB 鍵盤(pán)、鼠標(biāo)等各種外設(shè)，較為繁瑣。

在此背景下，在 DGX Spark 安裝并啟用XRDP 圖形遠(yuǎn)程桌面服務(wù)，可以有效解決上述不便。XRDP 支持 Windows 和 macOS 客戶(hù)端，通過(guò)局域網(wǎng)即可建立穩(wěn)定順暢的圖形界面遠(yuǎn)程連接，無(wú)需額外的物理顯示器或外設(shè)。開(kāi)發(fā)者可以在自己的原有的設(shè)備終端上直接訪(fǎng)問(wèn) DGX Spark 完整的桌面環(huán)境，進(jìn)行圖形渲染、調(diào)試工具運(yùn)行、可視化分析等操作，大幅提升使用體驗(yàn)與工作效率。

NVFP4 精度：讓 DGX Spark 性能進(jìn)一步突破

借助 NVIDIA 最新推出的NVFP4 精度模型，DGX Spark 可在不犧牲模型精度的前提下實(shí)現(xiàn)：

更高的推理吞吐

更低的響應(yīng)延遲

更快的 Token 生成速度

更順暢的 Prompt 處理能力

無(wú)論是 Qwen 系列中文模型，還是 Llama、GPT-OSS 等行業(yè)常用大模型，均在 DGX Spark 上獲得了明顯的性能提升。在 NVFP4 的加持下，DGX Spark 不僅能夠運(yùn)行大型模型，更能在桌面環(huán)境下實(shí)現(xiàn)流暢、高效的推理體驗(yàn)。

下表展示了 DGX Spark 在 NVFP4 + TensorRT-LLM / llama.cpp 環(huán)境下多款大模型的測(cè)試表現(xiàn)。

▲ DGX Spark 推理性能表現(xiàn)

了解 NVIDIA DGX Spark 的性能如何支持密集型 AI 任務(wù)：

https://developer.nvidia.cn/blog/how-nvidia-dgx-sparks-performance-enables-intensive-ai-tasks/（復(fù)制鏈接至瀏覽器打開(kāi)）

“桌面超算”，從 DGX Spark 開(kāi)始

隨著 AI 芯片技術(shù)的持續(xù)成熟，硬件性能之間的差距正在逐步縮小，未來(lái)的競(jìng)爭(zhēng)焦點(diǎn)將從純硬件比拼轉(zhuǎn)向軟件生態(tài)系統(tǒng)的完善度、軟件工具鏈的豐富度與兼容性、全流程開(kāi)發(fā)體驗(yàn)的連貫度以及本地與云端協(xié)同能力。在此背景下，NVIDIA 正通過(guò)持續(xù)的生態(tài)建設(shè)與軟件優(yōu)化不斷提升用戶(hù)體驗(yàn)，將 DGX Spark 打造成一套完整、易用、可持續(xù)的 AI 開(kāi)發(fā)平臺(tái)。

或許你也曾想過(guò)：能否通過(guò)家中拍攝的視頻，訓(xùn)練一個(gè)讓掃地機(jī)器人“更聰明”的物理 AI？

過(guò)去這需要數(shù)據(jù)中心級(jí)別的算力，但如今，一臺(tái)桌面級(jí)設(shè)備即可完成。你熟悉的 PyTorch、Jupyter Notebook 等開(kāi)發(fā)工具，在 DGX Spark 上均可無(wú)縫運(yùn)行，訓(xùn)練成果也能直接遷移到云端。

DGX Spark 的發(fā)布標(biāo)志著 AI 計(jì)算能力正加速?gòu)拇笮蜋C(jī)構(gòu)向個(gè)人開(kāi)發(fā)者、小型團(tuán)隊(duì)與教育場(chǎng)景滲透。隨著價(jià)格逐漸親民和性能持續(xù)提升，未來(lái)越來(lái)越多的普通用戶(hù)能夠直接參與 AI 模型開(kāi)發(fā)、調(diào)試與部署，加速推動(dòng) AI 技術(shù)的創(chuàng)新與普及。

NVIDIA DGX Spark，讓真正意義上的“桌面級(jí) AI 超算”成為可能。

如果你希望通過(guò)DGX Spark構(gòu)建自己的 AI 模型，或開(kāi)展多模態(tài)、機(jī)器人、醫(yī)療 AI 等數(shù)據(jù)科學(xué)研究，歡迎聯(lián)系麗臺(tái)科技。