خلاصه خواندنی
DGX Spark یک جعبه کوچک ۲۴۰ واتی است که یک پتاflop توان هوش مصنوعی دارد. حافظه یکپارچه ۱۲۸GB آن مدلهای بزرگ را بدون پردازش ابری اجرا میکند. قیمت ۴۰۰۰ دلاری برای توسعهدهندگانی که نیاز به تنظیم محلی و امنیت داده دارند مناسب است، ولی سرعت استنتاجش از RTX 4090 پایینتر است.
۱. مشخصات فنی؛ کوچک ولی پرقدرت
تراشه GB10 Grace Blackwell با ۲۰ هسته ARM و GPU بلکول ۱ پتاflop توان پردازش هوش مصنوعی میدهد. حافظه LPDDR5X یکپارچه ۱۲۸GB امکان بارگذاری مدلهای چندده میلیارد پارامتری بدون جابجایی بین حافظهها را فراهم میکند.
اتصالات پرسرعت
- پورت ۱۰Gb Ethernet برای انتقال داده بدون گلوگاه
- QSFP برای خوشهسازی و افزایش مقیاس در آینده
۲. مقایسه عملکرد؛ چه کسی برنده است؟
در استنتاج سریع RTX 4090 جلوتر است، اما Spark با حافظه یکپارچه مدلهای بزرگتر را بدون تقسیم بخش میکند. FP4 و speculative decoding مصرف حافظه را تا ۷۵٪ کاهش میدهد و برای کارهای چندمدلی مناسبتر است.
| معیار | DGX Spark | Dual RTX 4090 |
|---|---|---|
| حافظه کل | 128GB یکپارچه | 48GB (۲۴GB×۲) |
| مصرف برق | ۲۴۰W | ۹۰۰W |
| قیمت تقریبی | ۴۰۰۰$ | ۳۲۰۰$ |
۳. کاربرد عملی؛ چه کسانی به آن نیاز دارند؟
تنظیم محلی LLM، اجرای چندعاملی، و آزمایش بدون وابستگی به اینترنت از مهمترین کاربردهاست. شرکتهایی که داده محرمانه دارند یا هزینه ابری برایشان زیاد است، بیشترین سود را میبرند.
نمونه سناریو
- بیمارستانها برای تحلیل تصویر بدون ارسال داده به بیرون
- استارتاپها برای تولپروف مداوم بدون ترافیک شبکه
۴. مزایا و معایب؛ یک نگاه سریع
جمعوجور بودن و مصرف کم برق یعنی روی میز اداری هم جواب میدهد. رابط NVIDIA Sync راهاندازی را به چند کلیک تقلیل میدهد. در مقابل، قیمت ۴۰۰۰ دلار برای کاربران مصرفی بالاست و سرعت استنتاج در بازیهای زمانReal-time کمتر است.
۵. آینده؛ خوشهسازی و ارتقا
اتصال چند دستگاه DGX Spark با کابل QSFP توان کلاستر را به چندین پتاflop میرساند و برای پروژههای بزرگتر کافی است. با آمدن رقبای AMD و اپل، انتظار میرود نسخههای بعدی حافظه بیشتر و قیمت پایینتر داشته باشند.