NVIDIA DGX Spark Founders Edition - מחשב על אישי לבינה מלאכותית

תחנת עבודה AI קומפקטית לפיתוח מקומי

בלב המחשב נמצא NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip, המשלב מעבד Arm בעל 20 ליבות עם GPU בארכיטקטורת Blackwell. המערכת מספקת ביצועי AI של עד 1 PFLOP ב-FP4, ומיועדת לפיתוח, בדיקה והרצה של מודלים ויישומי בינה מלאכותית ישירות על שולחן העבודה.

הזיכרון המאוחד בנפח 128GB עומד לרשות המעבד וה-GPU במשותף. מבנה זה מאפשר לעבוד עם מודלים גדולים שדורשים יותר זיכרון ממה שמציע כרטיס מסך שולחני רגיל, ללא צורך להעביר מידע שוב ושוב בין זיכרון המערכת לזיכרון הגרפי.

למרות יכולות העיבוד הגבוהות, המחשב מגיע במארז קומפקטי בגודל 15 על 15 ס"מ ובמשקל של כ-1.2 ק"ג. הוא מתאים למשרד, למעבדה ולסביבת פיתוח שבהם נדרשת מערכת AI חזקה, שקטה וחסכונית במקום.

 

אפשרויות הרחבה וחיבור בין מערכות

המחשב בנוי כמערכת אינטגרטיבית שבה המעבד, ה-GPU והזיכרון המאוחד הם חלק מפלטפורמת NVIDIA GB10 Grace Blackwell. הזיכרון בנפח 128GB אינו ניתן להרחבה, ולא ניתן להוסיף או להחליף את ה-GPU בכרטיס מסך נפרד.

המערכת כוללת כונן NVMe M.2 פנימי יחיד בנפח 4TB. ניתן להרחיב את נפח האחסון באמצעות כוננים חיצוניים בחיבור USB-C או באמצעות אחסון רשת מהיר דרך חיבור 10GbE.

כאשר נדרש כוח עיבוד נוסף, ניתן לחבר מספר מערכות NVIDIA DGX Spark וליצור אשכול מחשוב משותף. ניתן לחבר עד שלוש מערכות ישירות באמצעות כבלי QSFP, או עד ארבע מערכות באמצעות מתג QSFP תואם. כלי NVIDIA Sync Cluster Assistant מסייע בהגדרת התקשורת בין היחידות ובהקמת רשת ConnectX-7 מהירה.

חיבור של שתי מערכות מאפשר לעבוד עם מודלי AI בהיקף של עד 405 מיליארד פרמטרים. אשכול הכולל שלוש או ארבע מערכות מאפשר לחלק עומסי עיבוד גדולים יותר בין מספר יחידות, בהתאם למודל, לתוכנה ולשיטת העבודה שבה משתמשים.

הזיכרון של המערכות אינו הופך למאגר אחיד. לכל יחידה נשאר זיכרון מאוחד עצמאי בנפח 128GB, והתוכנה מחלקת את המודל ואת עומס העיבוד בין המערכות. שתי יחידות מספקות יחד 256GB של זיכרון מצטבר, שלוש יחידות 384GB וארבע יחידות 512GB. סטאפ כזה מאפשר להתחיל עם מערכת DGX Spark אחת ולהוסיף יחידות נוספות בהמשך, בהתאם לגודל המודלים, לכמות המשתמשים ולעומסי העבודה. חיבור המערכות דורש כבלי QSFP מתאימים, ובמערך של ארבע יחידות גם מתג תואם והגדרה בהתאם להנחיות NVIDIA.