從校園實(shí)驗(yàn)室到南極，這款桌面超級(jí)計(jì)算機(jī)正點(diǎn)燃各個(gè)研究領(lǐng)域的創(chuàng)新火花

在全球各地的頂尖高校，NVIDIA DGX Spark桌面超級(jí)計(jì)算機(jī)正將數(shù)據(jù)中心級(jí)的 AI 能力帶到實(shí)驗(yàn)室臺(tái)前、教師辦公室里和學(xué)生的終端設(shè)備上。在地球最南端的南極，也有一臺(tái) DGX Spark 正在威斯康星大學(xué)麥迪遜分校運(yùn)營(yíng)的 IceCube 中微子天文臺(tái)中高速運(yùn)轉(zhuǎn)。

這款緊湊的超級(jí)計(jì)算機(jī)具備 PF 級(jí)性能，能在本地部署大型 AI 應(yīng)用，從臨床報(bào)告評(píng)估系統(tǒng)到機(jī)器人感知系統(tǒng)都能輕松駕馭，同時(shí)確保敏感數(shù)據(jù)留在本地，不出校園或機(jī)構(gòu)，并為科研人員和學(xué)生大幅縮短模型迭代周期。

由 NVIDIA GB10 超級(jí)芯片與 NVIDIA DGX 操作系統(tǒng)驅(qū)動(dòng)，DGX Spark 支持高達(dá) 200B 參數(shù)的 AI 模型，并無(wú)縫集成NVIDIA NeMo、Metropolis、Holoscan和Isaac平臺(tái)，讓學(xué)生能夠使用 DGX 生態(tài)中廣泛應(yīng)用的，與專業(yè)團(tuán)隊(duì)同等級(jí)的工具。

繼續(xù)閱讀：更多關(guān)于 DGX Spark 如何為全球領(lǐng)先機(jī)構(gòu)中的前沿 AI 項(xiàng)目提供支持。

IceCube 中微子天文臺(tái)：在南極深冰中探測(cè)神秘粒子

在南極的威斯康星大學(xué)麥迪遜分校 IceCube 中微子天文臺(tái)，研究人員正利用 DGX Spark 運(yùn)行用于其實(shí)驗(yàn)的 AI 模型，通過(guò)名為“中微子”的亞原子粒子來(lái)研究宇宙中最具災(zāi)變性的天體事件。

據(jù)威斯康星 IceCube 粒子天體物理中心計(jì)算主管 Benedikt Riedel 介紹，基于探測(cè)光波的傳統(tǒng)天文學(xué)方法，僅能觀測(cè)已知宇宙中約 80% 的部分。而借助引力波以及中微子等粒子來(lái)探索宇宙，則可以打開(kāi)一扇通往極端宇宙環(huán)境的大門(mén)，包括發(fā)生超新星爆發(fā)和可能存在暗物質(zhì)的區(qū)域。

Riedel 表示：“南極是買不到硬件設(shè)備的，這里從氣候上來(lái)說(shuō)是一片沙漠，相對(duì)濕度低于 5%，海拔約 1 萬(wàn)英尺，能源極其有限。DGX Spark 使我們能夠以低成本、模塊化且便捷的方式，在如此極端偏遠(yuǎn)的環(huán)境中部署 AI，在本地對(duì)中微子觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行 AI 分析?！?/span>

紐約大學(xué)：在放射學(xué)報(bào)告中應(yīng)用自主 AI

在紐約大學(xué)全球AI前沿實(shí)驗(yàn)室，ICARE(可解釋且臨床為本的多智能體報(bào)告評(píng)估) 項(xiàng)目在實(shí)驗(yàn)室內(nèi)的一臺(tái) DGX Spark 上實(shí)現(xiàn)端到端本地運(yùn)行。ICARE 通過(guò)協(xié)同工作的 AI 智能體與動(dòng)態(tài)生成的多選題，評(píng)估 AI 生成的放射學(xué)報(bào)告與專家報(bào)告之間的一致性，從而在不將醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)上傳云端的前提下，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)臨床評(píng)估和持續(xù)監(jiān)測(cè)。

紐約大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)中心教師研究員、數(shù)據(jù)科學(xué)助理教授 Lucius Bynum 表示：“能在 DGX Spark 上本地運(yùn)行強(qiáng)大的大語(yǔ)言模型，徹底改變了我的工作流。這讓我將更多精力投入到快速迭代和改進(jìn)我正在開(kāi)發(fā)的研究工具上?！奔~約大學(xué)研究員使用 DGX Spark 在本地運(yùn)行大語(yǔ)言模型，將其作為交互式因果建模工具的一部分，用于生成和完善語(yǔ)義因果模型——即關(guān)于臨床變量、影像學(xué)發(fā)現(xiàn)與潛在診斷之間建立因果關(guān)系的結(jié)構(gòu)化、機(jī)器可讀映射。這一部署方式使團(tuán)隊(duì)在無(wú)需等待集群資源的情況下，快速設(shè)計(jì)、測(cè)試并迭代高級(jí)模型，對(duì)于諸如醫(yī)療保健這類必須將數(shù)據(jù)保留在本地的、對(duì)隱私和安全高度敏感的應(yīng)用場(chǎng)景尤為適用。

哈佛大學(xué)：利用 AI 解析癲癇

在哈佛大學(xué) Kempner 自然與人工智能研究所，神經(jīng)科學(xué)家正將DGX Spark作為緊湊型桌面超級(jí)計(jì)算機(jī)使用，用于研究大腦中的基因突變?nèi)绾握T發(fā)癲癇。該系統(tǒng)使研究人員能夠?qū)崟r(shí)運(yùn)行復(fù)雜分析，而無(wú)需等待大型機(jī)構(gòu)計(jì)算集群的使用權(quán)限。

由 Kempner 研究所聯(lián)合主任 Bernardo Sabatini 領(lǐng)導(dǎo)的團(tuán)隊(duì)正在研究約 6000 種興奮性與抑制性神經(jīng)元突變，構(gòu)建蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)與神經(jīng)元功能預(yù)測(cè)圖譜，以指導(dǎo)在實(shí)驗(yàn)室中應(yīng)優(yōu)先驗(yàn)證的變體。

DGX Spark 在哈佛大學(xué)充當(dāng)了臺(tái)式實(shí)驗(yàn)平臺(tái)與大規(guī)模集群級(jí)計(jì)算之間的橋梁。研究人員通常先在單臺(tái) DGX Spark 上驗(yàn)證工作流與運(yùn)行時(shí)長(zhǎng)，然后將成熟的計(jì)算管線擴(kuò)展至大型 GPU 集群，用于大規(guī)模蛋白質(zhì)篩選。

亞利桑那州立大學(xué)：推動(dòng)校園尺度的創(chuàng)新

亞利桑那州立大學(xué)是最早使用多臺(tái) DGX Spark 系統(tǒng)的高校之一，這些超級(jí)計(jì)算機(jī)正在支持全校范圍內(nèi)的 AI 研究，涵蓋記憶護(hù)理、交通安全和可持續(xù)能源等多個(gè)領(lǐng)域。

由計(jì)算與增強(qiáng)智能學(xué)院副教授 Yezhou “YZ” Yang 領(lǐng)導(dǎo)的亞利桑那州立大學(xué)團(tuán)隊(duì)，正使用 DGX Spark 推動(dòng)前沿的感知與機(jī)器人研究，包括 AI 驅(qū)動(dòng)的搜救機(jī)器犬以及為視障用戶開(kāi)發(fā)的輔助工具等應(yīng)用方向。

密西西比州立大學(xué)：賦能計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程專業(yè)學(xué)生

在密西西比州立大學(xué)的計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程系，DGX Spark 作為實(shí)踐型學(xué)習(xí)平臺(tái)，助力培養(yǎng)下一代 AI 工程師。

密西西比州立大學(xué)對(duì) DGX Spark 的熱情還體現(xiàn)在實(shí)驗(yàn)室主導(dǎo)的推廣活動(dòng)中，其中包括一段由實(shí)驗(yàn)室制作的開(kāi)箱視頻。該實(shí)驗(yàn)室致力于推進(jìn)應(yīng)用型 AI 研究、培養(yǎng) AI 人才，并在全州范圍內(nèi)推動(dòng)面向真實(shí)場(chǎng)景的 AI 實(shí)驗(yàn)。

特拉華大學(xué)：推動(dòng)跨學(xué)科研究轉(zhuǎn)型

當(dāng)華碩向特拉華大學(xué)交付首臺(tái)由 DGX Spark 驅(qū)動(dòng)的 Ascent GX10 時(shí)，計(jì)算機(jī)與信息科學(xué)教授、First State AI Institute 主任 Sunita Chandrasekaran 稱其為“研究領(lǐng)域的變革性工具”。該系統(tǒng)使體育分析、沿海科學(xué)等多個(gè)學(xué)科團(tuán)隊(duì)能夠在校內(nèi)直接運(yùn)行大型 AI 模型，而無(wú)需依賴昂貴的云資源。通過(guò)ASUS Virtual Lab 項(xiàng)目，學(xué)校還可以在正式部署前，遠(yuǎn)程測(cè)試 GX10 的性能表現(xiàn)。奧地利科技學(xué)院：在“小”桌面上訓(xùn)練“大”模型

在奧地利科技學(xué)院，研究人員正使用 HP ZGX Nano AI Station —— 一款基于 NVIDIA DGX Spark 的緊湊系統(tǒng)——在桌面環(huán)境中訓(xùn)練和微調(diào)大語(yǔ)言模型。團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的開(kāi)源 LLMQ 軟件支持處理高達(dá) 7B 參數(shù)的模型，使先進(jìn)的 LLM 訓(xùn)練對(duì)更多學(xué)生和研究人員更加可及。

由于 ZGX Nano 配備 128GB 統(tǒng)一內(nèi)存，整個(gè)大語(yǔ)言模型及其訓(xùn)練數(shù)據(jù)都可保留在同一臺(tái)系統(tǒng)上，無(wú)需像消費(fèi)級(jí) GPU 那樣進(jìn)行復(fù)雜的顯存調(diào)度。這有助于團(tuán)隊(duì)更高效地迭代實(shí)驗(yàn)，并確保敏感數(shù)據(jù)留在本地。相關(guān)研究論文可查閱奧地利科技學(xué)院關(guān)于LLMQ 軟件的論文。

斯坦福大學(xué)：打造原型開(kāi)發(fā)管線

在斯坦福大學(xué)，研究人員正使用 DGX Spark 在本地構(gòu)建完整的訓(xùn)練與評(píng)估原型化管線，用來(lái)運(yùn)行他們的 Biomni 生物智能體（biological agent）工作流，在確認(rèn)流程有效后再擴(kuò)展到大型 GPU 集群。這可以在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境中形成緊密的迭代開(kāi)發(fā)與基準(zhǔn)測(cè)試閉環(huán)，并將復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析與實(shí)驗(yàn)規(guī)劃過(guò)程自動(dòng)化、直接嵌入到日?？蒲兄?。

斯坦福研究團(tuán)隊(duì)表示，DGX Spark 在性能上可媲美大型云端 GPU 實(shí)例——在 MXFP4 精度時(shí)，通過(guò) Ollama 運(yùn)行 120B 參數(shù)的 gpt-oss 模型、推理速度為每秒約 80 個(gè) token，同時(shí)將全部工作負(fù)載保留在本地臺(tái)式機(jī)上。