今天星艦第十一飛圓滿收官，沒想到黃仁勛也閃現(xiàn)到了現(xiàn)場。

原來，黃仁勛親自飛到了德州的星際基地（Starbase），在沖天的星艦旁邊，就是為了把一臺剛出爐的新「核彈」交到了馬斯克手上。

這就是大家從年初等到現(xiàn)在的——NVIDIA DGX Spark 個人 AI 超級計算機 。

而這一幕，讓所有老科技迷瞬間 DNA 動了，夢回 2016 年。當時，馬斯克還是 OpenAI 的聯(lián)合創(chuàng)始人，沒和奧特曼鬧掰，老黃親自把全球第一臺 DGX-1 超級計算機送到了他們初創(chuàng)公司的辦公室。

黃仁勛當時開玩笑地說：

如果這是唯一一個出貨的產(chǎn)品，那這個項目造價就高達 20 億美元了。

那臺「20 億美金的大家伙」后來開啟了整個大模型時代。

第二年 Google 就公布了一種新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練架構(gòu) Transformer。

這次的新突破再被 Sutskever 抓住，引領(lǐng) OpenAI 建造出來第一個 GPT 模型，一切都建立于英偉達的超級計算機上。

9 年過去了，馬斯克成了全球首富?？?，黃仁勛掌一度管著全球市值第一的公司。

而英偉達交付這次交付的 DGX，不再是一個龐然大物，而是一臺能放在你桌邊的「性能怪獸」。又一次在用最酷的方式宣告：一個屬于每個人的 AI 超算時代，從這里開始了。

劇透一下，APPSO 的 DGX Spark 也在路上了，后續(xù)給大家?guī)砀囿w驗細節(jié)，敬請期待。

說實話，這臺 DGX Spark 能順利交到老馬手上，真挺不容易的。

從今年 1 月在 CES 上以「Project Digits」之名驚艷亮相，英偉達接連錯過了原定的 5 月和夏季發(fā)布日期，一直沒有出貨 。這大半年的等待，讓不少人心里直打鼓，不少開發(fā)者甚至覺得可能要徹底跳票了 。

雖然官方三緘其口，但行業(yè)里的猜測都指向了其核心——Grace Blackwell GB10 芯片 。這個芯片是「合體金剛」，Blackwell GPU 部分（就是我們熟悉的 5090 顯卡同款架構(gòu)）早就準備好了，但與聯(lián)發(fā)科（MediaTek）共同開發(fā)的 Grace CPU 部分，卻在生產(chǎn)上遲遲沒能跟上，拖了整個項目的后腿 。

「萬事俱備，只欠 CPU」的故事，沒想到會發(fā)生在了英偉達身上。

那么，在 M3 Ultra Mac Studio 等競品憑借高內(nèi)存帶寬搶占眼球的時候，這臺姍姍來遲、還比最初傳聞貴了 1000 美元的 DGX Spark 還值得我們等待嗎？

答案是：絕對值得！ 因為它玩的路子，特立獨行且直擊痛點。

等了大半年，DGX Spark 到底「香」在哪？APPSO 帶你回顧一下。

整臺機器的靈魂，是Grace Blackwell GB10 超級芯片。

它將一顆 20 核的 ARM 架構(gòu) Grace CPU 和一顆強大的 Blackwell GPU 封裝在一起，構(gòu)成了一顆超級芯片 。它能提供高達 1 Petaflop（千萬億次）的 AI 計算性能，讓你在桌面上就能體驗到數(shù)據(jù)中心級別的澎湃動力 。

而 DGX Spark 還有一個殺手锏。是 CPU 和 GPU 通過 NVIDIA NVLink?-C2C 技術(shù)無縫連接，共享一個巨大的 128 GB 統(tǒng)一內(nèi)存池 。

這個連接技術(shù)的帶寬是傳統(tǒng)第五代 PCIe 的整整 5 倍，確保了數(shù)據(jù)在 CPU 和 GPU 之間幾乎沒有延遲地高速流轉(zhuǎn) 。雖然它的內(nèi)存帶寬（273 GB/s）在紙面上遠不如 Mac Studio M3 Ultra（819 GB/s），但英偉達的思路是「大力出奇跡」。

在 AI 任務(wù)中，尤其是跑大模型時，能一次性把整個模型裝進內(nèi)存的巨大容量，其戰(zhàn)略價值遠超單純的帶寬數(shù)字。這意味著你可以直接在自己桌上，流暢運行一個高達 2000 億參數(shù)的超大語言模型，而無需進行復(fù)雜的模型切分 。這種體驗，別無他用。

Blackwell GPU 配備了第五代張量核心（Tensor Cores），并支持 FP4/FP8 這樣的超低精度格式，性能相比上一代 FP8 提升了 5 倍 。

這就像給 AI 計算開了一個「渦輪增壓」模式，讓推理速度暴增，同時能效比堪稱驚艷。

單臺不夠？DGX Spark 還內(nèi)置了 NVIDIA ConnectX?-7 200 Gb/s 網(wǎng)絡(luò)接口 。你可以輕松地將兩臺設(shè)備連接起來，組成一個擁有 256 GB 共享內(nèi)存的微型集群 。

英偉達表示，這樣的組合足以處理高達 4000 億參數(shù)的巨型模型，這已經(jīng)超出了個人開發(fā)者能夠想象的極限。

拋開硬件，別忘了英偉達最硬的護城河——軟件生態(tài)。DGX Spark 預(yù)裝了完整的 NVIDIA AI 軟件棧，包括 CUDA 庫、TensorRT 和各種 NVIDIA NIM? 微服務(wù)，所有東西都集成在定制的 DGXOS（基于 Ubuntu）上為你調(diào)校好了 。

這意味著你不用再花時間折騰兼容性，開箱就能直接進入戰(zhàn)斗狀態(tài)，這對于開發(fā)者而言，時間成本的節(jié)省難以估量。

這場在星艦基地上演的「世紀交接」，只是一個開始。

從 10 月 15 日起，DGX Spark 將通過英偉達官網(wǎng)和全球合作伙伴正式發(fā)售，價格約為 4000 美元 。宏碁、華碩、戴爾、聯(lián)想等幾乎所有 PC 巨頭都已第一時間跟進。

說實話，這個價格比最初承諾的 3000 美元貴了 1000 刀 ，也和頂配的 Mac Studio M3 Ultra 差不多了。但它們的定位完全不同：DGX Spark 預(yù)裝的是 DGXOS（基于 Ubuntu），不能裝 Windows 或 macOS ，它就是一臺純粹的、為 AI 開發(fā)者和硬核玩家準備的「戰(zhàn)斗機器」。

它的魅力在于，你花 4000 美元，買到的是一個能在本地馴服 2000 億參數(shù)大模型的超能力 ，以及背后整個 CUDA 生態(tài)的全力支持對于那些需要在本地處理敏感數(shù)據(jù)、追求極致性能、或者想要完全掌控自己 AI 工作流的專業(yè)人士來說，這個價格其實相當有競爭力。

對于這樣一臺優(yōu)缺點都極其鮮明的「偏科生」，你是什么態(tài)度？關(guān)于這臺設(shè)備你還想要了解什么細節(jié)，也歡迎在留言區(qū)告訴我們。