В заказе нет товаров
Суперкомпьютер NVIDIA DGX Spark 940-54242-0006-000
| Характеристика | Значение |
|---|---|
| Производитель | NVIDIA |
| Модель | DGX Spark (Founders Edition) |
| Артикул производителя (Part Number) | 940-54242-0006-000 |
| Тип оборудования | Настольный ИИ-суперкомпьютер (Desktop AI Supercomputer) |
| Система на кристалле (SoC) | NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip |
| Центральный процессор (CPU) | 20-ядерный ARM (10x Cortex-X925 + 10x Cortex-A725) |
| Графический процессор (GPU) | NVIDIA Blackwell GPU с 5-м поколением Tensor Cores |
| Производительность AI | До 1000 TOPS (FP4) / 1 PetaFLOP |
| Оперативная память | 128 ГБ LPDDR5X (унифицированная, CPU+GPU) с частотой 6400 МГц |
| Накопитель | 4 ТБ NVMe M.2 SSD |
| Сетевые интерфейсы | 1x 10GbE RJ45; 2x QSFP112 (до 200 Гбит/с ConnectX-7 Smart NIC для кластеризации) |
| Беспроводная связь | Wi-Fi 7 (802.11be), Bluetooth 5.3 / 5.4 |
| Интерфейсы ввода/вывода | 4x USB 3.2 Type-C (Gen 2x2), 1x HDMI 2.1a |
| Блок питания | Внешний, 240 Вт |
| Потребляемая мощность (TDP) | ~170 Вт |
| Размеры (Ш x В x Г) | 150 x 50.5 x 150 мм |
| Вес | 1.2 кг |
| Операционная система | NVIDIA DGX OS (на базе Ubuntu Linux) |
| Комплект поставки | Суперкомпьютер, документация, внешний блок питания, кабель питания |
Краткое описание
NVIDIA DGX Spark (арт. 940-54242-0006-000) — это первый в мире настольный ИИ-суперкомпьютер, созданный для разработчиков, исследователей и data scientists, которые хотят иметь под рукой мощный инструмент для работы с большими языковыми моделями (LLM). Компактное устройство (1.2 кг) скрывает в себе революционный чип NVIDIA GB10 Grace Blackwell, обеспечивающий производительность в 1000 триллионов операций в секунду (TOPS) .
Благодаря 128 ГБ унифицированной памяти LPDDR5X, CPU и GPU могут работать с общим пулом данных без узких мест, что критически важно для инференса и тонкой настройки моделей. Устройство позволяет запускать модели с до 200 миллиардов параметров локально, а с помощью встроенного сетевого адаптера NVIDIA ConnectX-7 можно объединить два DGX Spark в кластер и работать с моделями до 405 миллиардов параметров .
Из коробки система поставляется с предустановленным полным стеком NVIDIA AI Enterprise, включая CUDA, RTX-библиотеки, популярные фреймворки (PyTorch, TensorFlow) и готовые контейнеры из NGC-каталога. Это идеальное решение для локальной разработки с бесшовным переносом кода в облако или корпоративный ЦОД.
Суперкомпьютер NVIDIA DGX Spark Код производителя: 940-54242-0006-000
Основные характеристики
| Код производителя | 940-54242-0006-000 |
| Архитектура | NVIDIA DGX |
| Назначение | Кластерные решения для ИИ и высокопроизводительных вычислений (HPC) |
| Вычислительные модули | На базе ускорителей NVIDIA |
| Сетевая инфраструктура | Высокоскоростная межсоединение для кластеризации |
| Программное обеспечение | Оптимизированный стек ПО NVIDIA AI Enterprise |
| Целевые задачи | Обучение крупных языковых моделей (LLM), генеративный ИИ, сложное моделирование |
Комментарии к характеристикам
Технологии и преимущества
- Архитектура NVIDIA DGX: Оптимизирована для распределенных вычислений, обеспечивает линейное масштабирование производительности при добавлении узлов в кластер.
- Ускорители NVIDIA: Специализированные процессоры для ИИ и HPC, гарантирующие максимальную вычислительную плотность и энергоэффективность.
- Высокоскоростная межсоединение: Специализированная сеть с низкой задержкой, критически важная для синхронизации данных между узлами в крупных кластерах.
- NVIDIA AI Enterprise: Предварительно протестированный и сертифицированный стек ПО с корпоративной поддержкой, ускоряющий развертывание и повышающий стабильность работы.
Использование DGX Spark решает следующие задачи
- Обучение и тонкая настройка крупных языковых моделей (LLM) с параметрами в сотни миллиардов.
- Разработка и эксплуатация приложений генеративного искусственного интеллекта.
- Выполнение сложного научного и инженерного моделирования (HPC) в физике, химии, биологии.
- Глубокий анализ эксабайтных массивов данных (Big Data Analytics).
- Ускорение исследований в области компьютерного зрения и обработки естественного языка.
- Создание масштабируемых кластерных решений для корпоративных дата-центров и исследовательских лабораторий.
Рекомендации покупателям
- Развертывание системы рекомендуется проводить в подготовленном дата-центре с соответствующей инфраструктурой: мощное электропитание, точное кондиционирование и система пожаротушения.
- Для эффективного использования вычислительной мощности кластера необходима адаптация рабочих процессов и алгоритмов под парадигму распределенных вычислений.
- Актуальное состояние драйверов, системного и прикладного программного обеспечения критически важно для стабильности и производительности. Рекомендуется соблюдать график обновлений, предоставляемый NVIDIA.
- Проектирование архитектуры хранения данных должно учитывать высокие скорости чтения/записи, необходимые для обработки больших наборов данных несколькими узлами одновременно.
В отзывах наши клиенты обычно упоминают
- Линейное масштабирование производительности при добавлении новых узлов в кластер, что подтверждается тестами.
- Высокую надежность и отказоустойчивость системы при круглосуточной эксплуатации в промышленном режиме.
- Качество и низкую задержку встроенной сетевой инфраструктуры для межсерверного взаимодействия.
- Сокращение времени на развертывание и настройку благодаря предустановленному и оптимизированному ПО.
- Эффективную техническую поддержку и документацию от NVIDIA по работе с кластерными конфигурациями.
Оформление заказа
Резерв на 2 дня
Готовы купить Суперкомпьютер NVIDIA DGX Spark 940-54242-0006-000?
- Оформите заказ на сайте или отправьте запрос на счет вместе с реквизитами организации, контактным лицом и адресом доставки.
- Товар будет зарезервирован на 2 дня.
- Счет придет на Вашу электронную почту в течение 30 минут.
- Отгрузка производится в течение 1-2 дней после поступления оплаты. Можно забрать самовывозом или доставкой.
- УПД отправим через ЭДО.
Система DGX Spark представляет собой готовое кластерное решение, спроектированное для горизонтального масштабирования вычислительных задач. Архитектура оптимизирована для параллельной обработки данных и обучения моделей ИИ в распределенной среде. Высокоскоростная сетевая инфраструктура является ключевым элементом для минимизации задержек при обмене данными между узлами. Предустановленное ПО включает инструменты для оркестрации, управления кластером и разработки моделей.