NVIDIA DGX Spark

桌上型 Grace Blackwell AI 超級電腦。

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Previously Project DIGITS

簡介

點燃非凡成就

NVIDIA DGX Spark™ 搭載 NVIDIA GB10 Grace Blackwell 超級晶片，以節能小巧的外形規格提供 1 petaFLOP (每秒千萬億次浮點運算) 1 的 AI 效能。開發人員可利用預先安裝的 NVIDIA AI 軟體堆疊和 128 GB 記憶體，在本機使用多達 2000 億個參數對 DeepSeek、Meta、NVIDIA、Google 與 Qwen 等公司的最新一代推理 AI 模型進行原型設計、微調及推論。

1 利用稀疏性特徵的理論型 FP4 TOPS。

NVIDIA DGX Spark 登場，為全球AI 開發者而生

NVIDIA 及其合作夥伴正推出全球最小的 AI 超級電腦 DGX Spark，以小巧的桌上型電腦外形規格提供 NVIDIA 的 AI 堆疊。

閱讀新聞稿

貨物已經送達。DGX Spark 全球推展啟動，將每秒千兆次運算的 AI 能力帶入桌上型電腦

NVIDIA DGX Spark 是全球最小的 AI 超級電腦，目前正由無人機、機器人，甚至是 NVIDIA 創辦人暨執行長黃仁勳送達，我們正密切關注這款電腦全球首批出貨的動態。

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特色

NVIDIA GPU、CPU、網路技術與 AI 軟體技術

NVIDIA GB10 超級晶片

利用 NVIDIA Grace Blackwell 架構，在 FP4 精確度下體驗高 1 petaFLOP 的 AI 效能。

128 GB 的一致性統一系統記憶體

透過大型統一系統記憶體，在桌上型電腦使用多達 2000 億個參數的 AI 模型，執行 AI 開發與測試工作負載。

NVIDIA ConnectX 網路

高效能 NVIDIA ConnectX™ 網路可將兩個 NVIDIA DGX Spark 系統串連在一起，以處理多達 4050 億個參數的 AI 模型。

NVIDIA AI 軟體堆疊

使用全堆疊解決方案處理生成式 AI 工作負載，包含 NVIDIA 工具、框架、函式庫，以及 NVIDIA NIM 在內的預先訓練模型。

工作負載

加速所有 AI 工作負載

NVIDIA DGX Spark 以桌上型電腦般的尺寸提供 AI 超級電腦的強大效能，非常適合 AI 開發人員、研究人員和資料科學家的工作負載。

原型設計

開發、測試及驗證 AI 模型和應用程式。

NVIDIA DGX Spark 透過 NVIDIA AI 軟體堆疊，為開發人員提供建立、測試及驗證 AI 模型和 AI 擴增應用程式與解決方案的平台。在最終調整或部署階段，可輕鬆將工作移轉至 NVIDIA DGX Cloud 或其他 NVIDIA 加速資料中心或雲端基礎架構。

原型設計

微調

微調多達 700 億個參數的 AI 模型。

透過 NVIDIA DGX Spark 微調預先訓練的模型效能。憑藉 128 GB 的統一系統記憶體，可微調多達 700 億個參數的模型，為特定需求和使用案例客製化 AI 模型和解決方案。

微調

推論

利用多達 2000 億個參數的 AI 模型測試、驗證及推論。

第五代 Tensor 核心支援 FP4，提供高達 1 petaFLOP 的 AI 運算效能，結合 128 GB 系統記憶體，可加速最先進的 AI 模型推論，以便從 NVIDIA DGX Spark 執行測試、驗證及部署。

推論

資料科學

高效能資料科學的桌上型電腦。

NVIDIA DGX Spark 結合 128 GB 統一記憶體，以及 1 petaFLOP 平行傳輸量，可在桌面將運算過程複雜的大型資料分析與機器學習工作流程效能提升到極致。

資料科學

邊緣應用

利用包括 Isaac™ 與 Metropolis 等 NVIDIA AI 框架開發邊緣應用。

NVIDIA DGX Spark 為開發機器人技術、智慧城市與電腦視覺解決方案提供絕佳的平台。NVIDIA 框架包括 Isaac、Metropolis 與 Holoscan。這些框架和工具能讓開發人員善用 NVIDIA DGX Spark 的強大效能快速開發邊緣應用。

邊緣應用

NVIDIA DGX Spark 軟體

NVIDIA DGX Spark 軟體堆疊可加速 AI 與深度學習工作負載，同時簡化原型設計與開發。它為 AI 計畫提供可擴充的基礎，讓開發人員能善用 NVIDIA 強大的基礎架構推動創新，實現劃時代的成果。

深入瞭解

合作夥伴

NVIDIA DGX Spark 創始版

透過授權通路與零售合作夥伴取得 DGX Spark 創始版。

NVIDIA GB10 超級晶片驅動的系統

探索首選 OEM 合作夥伴出品，搭載 NVIDIA GB10 Grace Blackwell 超級晶片的系統。

NVIDIA DGX Spark 規格

架構 NVIDIA Grace Blackwell
GPU Blackwell 架構
CPU 20 個 Arm 核心處理器，由 10 個 Cortex-X925 核心與 10 個 Arm Cortex-A725 核心組成
CUDA 核心 Blackwell 世代
Tensor 核心 第 5 代
RT 核心 第 4 代
Tensor 效能1 1 PFLOP
系統記憶體 128 GB LPDDR5x 一致性統一系統記憶體
記憶體介面 256 位元
記憶體頻寬 273 GB/s
儲存裝置 4 TB 具備自主加密功能的 NVME.M2
USB 4 個 USB TypeC
乙太網路 1 個 RJ-45 連接器
10 GbE
NIC ConnectX-7 NIC @ 200 Gbps
Wi-Fi WiFi 7
藍牙 BT 5.4
音訊輸出 HDMI 多通道音訊輸出
電源供應 240 瓦
顯示器連接器 1 個 HDMI 2.1a
NVENC | NVDEC 1x | 1x
作業系統 NVIDIA DGX™ 作業系統
系統尺寸 150 mm 長 x 150 mm 寬 x 50.5 mm 高
系統重量 1.2 公斤

* 初步規格，可能有所變更

1 利用稀疏性特徵的理論型 FP4 TOPS。

依據 ECMA-109 聲明的噪音排放值，2025 年 6 月

產品名稱 NVIDIA DGX Spark
940-54242-0000
產品描述 NVIDIA GB10 Grace Blackwell
超級晶片
20 Arm 核心：10 個 Cortex-X925 + 10 個
Cortex-A725 Arm 核心、
128 GB LPDDR5x
4 TB NVME.M2
申報數量 運作模式) 閒置
聲明的平均 A 加權聲功率位準 a), LWA,m (dB) 35 19
聲明的平均 A 加權排放聲壓級 b), LpA,m (dB) 29 13
驗證用的統計型加法器 c), Kv (dB) 3 3

a) 聲明的平均 A 加權聲功率位準 Lwa,m，是以測得之 A 加權聲功率位準的算術平均值計算。

b) 聲明的平均 A 加權排放聲壓級 LpA,m，是以定義之操作位置 (C.4b) 的算術平均值計算。

c) 驗證用的統計型加法器 KV，是將加入聲明之平均 A 加權聲功率位準 LWA,m 的因子，因此使用 ECMA-109 驗證程序時，如果批次內不到 6.5% 設備的 A 加權聲功率級位準大於 (LWA,m + KV)，則接受率為 95%。

d) 運作模式，環境溫度 25° C 時的最大 GPU 壓力。

注意 1 數量 LWA,c (原名為 LWAd) 可由 LWA,m 與 KV 的和算出。

注意 2 所有測量均符合 ECMA-74 規範，並依 ECMA-109 聲明

注意 3 dB 是分貝的縮寫

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