Nvidia har presenterat sin stationära PC speciellt anpassa för AI och detta i två olika storlekar men även hög prislapp.
När Nvidias utvecklarkonferens GTC drog igång visade företaget upp två nya datorer som är särskilt utvecklade för att möta det ökande behovet av AI-beräkningar – DGX Spark och DGX Station. Dessa två maskiner representerar nästa steg i utvecklingen av lokal AI-kapacitet och riktar sig till forskare, ingenjörer och företag som vill träna och köra avancerade AI-modeller direkt på plats.
DGX Spark – kompakt AI-dator med extrem prestanda
DGX Spark är en minidator som först dök upp tidigare i år på CES-mässan under arbetsnamnet ”Digit”. Nu är den officiellt lanserad med ett imponerande specifikationsark.
I hjärtat av DGX Spark sitter Nvidias GB10 Blackwell Superchip, tillsammans med 128 GB RAM och 4 TB lagring. Denna kombination gör det möjligt att utföra upp till 1000 biljoner beräkningar per sekund (TOPS) – en kapacitet som räcker för att hantera omfattande AI-modeller lokalt.
DGX Spark riktar sig till användare som behöver hög prestanda i ett kompakt format, och datorn går redan nu att förbeställa för 3000 dollar.
DGX Station – stationär jätte för AI-träning på petaflops-nivå
För de som behöver ännu mer kraft lanserade Nvidia även DGX Station, en större stationär dator utrustad med företagets nya GB300 Blackwell Ultra-chip. Här får man tillgång till hela 784 GB arbetsminne, vilket möjliggör AI-beräkningar och modellträning i hastigheter upp till 20 petaflops.
Det här gör DGX Station till ett idealiskt alternativ för tunga AI-projekt där man inte vill förlita sig på molnbaserade lösningar. Priset är ännu inte avslöjat, men det är tydligt att detta är en maskin för de mest krävande användarna.
Lokalt AI-arbete får ett uppsving
Med lanseringen av dessa två datorer visar Nvidia att framtiden för AI inte enbart ligger i molnet. Både DGX Spark och DGX Station sätter fokus på lokal AI-prestanda i olika skala, vilket kan vara avgörande för många branscher där dataintegritet, snabbhet och tillgång till egna resurser är kritiskt.
Det återstår att se hur marknaden tar emot dessa nya system, men det står klart att Nvidia fortsätter driva AI-utvecklingen framåt i snabb takt.