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NVIDIA DGX Spark

내 책상 위에 있는 Grace Blackwell AI 슈퍼컴퓨터.

$2,999부터 시작, 지정된 파트너사로부터 구매 가능

NVIDIA Marketplace에서 최상의 구매 옵션을 찾아보세요.

개요

NVIDIA DGX Spark

NVIDIA GB10 Grace Blackwell 슈퍼칩으로 구동되는 NVIDIA DGX Spark는 전력 효율적이고 컴팩 폼 팩터로 1000 AI TOPS AI 성능을 제공해 드립니다. 사전 설치된 NVIDIA AI 소프트웨어 스택과 128GB의 메모리를 사용하셔서 개발자는 최대 2,000억 개의 매개변수를 사용하고 DeepSeek, Meta, Google 등의 기업에서 제공하는 최신 추론 AI 모델을 로컬로 프로토타입을 제작하면서, 파인 튜닝하고 추론해 볼 수 있으며, 데이터센터나 클라우드에 원활하게 배포할 수 있습니다.

NVIDIA, DGX Spark 및 스테이션 개인용 AI 컴퓨터 발표

세상에서 가장 작은 AI 슈퍼컴퓨터인 Project DIGITS는 전 세계의 AI 연구원, 데이터 사이언티스트, 그리고 학생들이 NVIDIA Grace Blackwell 플랫폼의 성능에 액세스할 수 있도록 만들어 줍니다.

기능

NVIDIA GPU, CPU, 네트워킹 및 AI 소프트웨어 기술

NVIDIA GB10 슈퍼칩

NVIDIA Grace Blackwell 아키텍처를 바탕으로 최대 1000 AI TOPS의 AI 성능을 FP4 정밀도로 경험해 보세요.

128GB의 일관된 통합 시스템 메모리

대용량 통합 시스템 메모리와 함께 최대 2,000억 개의 매개변수가 있는 AI 모델을 통해서 AI 개발 및 테스트 워크로드를 실행해 보세요.

NVIDIA ConnectX 네트워킹

고성능 NVIDIA Connect-X 네트워킹으로 2개의 DGX Spark 시스템을 함께 연결하면 최대 4,050억 개의 매개변수가 있는 AI 모델을 처리할 수 있습니다.

NVIDIA AI Software Stack

도구, 프레임워크, 라이브러리 및 사전 훈련된 모델이 포함된 생성형 AI 워크로드에 풀스택 솔루션을 사용해 보세요.

워크로드

모든 AI 워크로드를 가속화하기

데스크톱에 친화적인 크기로 AI 슈퍼컴퓨터의 성능을 제공하는 NVIDIA DGX Spark는 AI 개발자, 연구원, 데이터 사이언티스트의 워크로드에 이상적입니다.

프로토타이핑

AI 모델과 애플리케이션을 개발하고, 테스트하면서, 검증해 보세요.

NVIDIA DGX Spark는 NVIDIA AI Software Stack으로 개발자가 AI 모델 및 AI 증강 애플리케이션과 솔루션을 생성하시고, 테스트하시면서, 검증해 보실 수 있는 플랫폼을 제공해 드립니다. 파인 튜닝 또는 배포의 경우에 NVIDIA DGX 클라우드 또는 기타 NVIDIA 가속 데이터 센터나 클라우드 인프라로 작업을 손쉽게 마이그레이션하실 수 있습니다.

프로토타이핑

파인튜닝(Fine-Tuning)

최대 700억 개의 매개변수가 있는 AI 모델을 파인 튜닝합니다.

NVIDIA DGX Spark를 파인 튜닝하고 사전 훈련된 모델의 성능을 향상시켜 보세요. 128GB의 통합 시스템 메모리로 최대 700억 개의 매개변수가 있는 모델을 파인 튜닝하여 특정 요구 사항과 사용 사례에 적합한 AI 모델과 솔루션을 맞춤화해 보세요.

파인튜닝(Fine-Tuning)

추론

최대 2,000억 개의 매개변수가 있는 AI 모델을 사용하여 테스트하시고 검증해 보고, 추론해 보세요.

FP4를 지원하는 5세대 Tensor 코어는 128GB의 시스템 메모리와 결합하여 최대 1,000 TOPS의 AI 컴퓨팅 성능을 제공하는 최첨단 AI 모델의 추론의 가속화로 NVIDIA DGX Spark를 테스트하고, 검증해 보면서, 배포해 보세요.

추론

데이터 사이언티스트

NVIDIA RAPIDS로 엔드투엔드 데이터 사이언티스트 워크플로우를 가속화하세요.

데이터 준비에서 모델 훈련, 추론 및 배포에 이르기까지 NVIDIA DGX Spark 바탕의 NVIDIA RAPIDS는 코드 변경 없이 진행되는 가속기와 친숙한 API로 개발 프로세스를 간소화하여 기존 워크로드를 신속하게 가속화하거나 특정 사용 사례 솔루션을 신속하게 개발할 수 있고, 데이터 센터나 클라우드로 손쉽게 스케일 아웃할 수 있게 합니다.

데이터 사이언티스트

엣지 애플리케이션

Isaac, Metropolis 등의 NVIDIA AI 프레임워크를 사용하여 엣지 애플리케이션을 개발하세요.

DGX Spark는 로보틱스, 스마트 시티 및 컴퓨터 비전 솔루션을 개발을 위해 우수한 플랫폼을 제공합니다. Isaac, MetropolisHoloscan을 포함한 NVDIA 프레임워크,. 이러한 프레임워크와 도구를 통해 개발자는 NVIDIA DGX Spark의 성능을 활용하셔서 엣지 애플리케이션을 빠르게 개발할 수 있습니다.

엣지 애플리케이션

사양

NVIDIA DGX Spark

Architecture NVIDIA Grace Blackwell
GPU Blackwell Architecture
CPU 20 core Arm, 10 Cortex-X925 + 10 Cortex-A725 Arm
CUDA Cores Blackwell Generation
Tensor Cores 5th Generation
RT Cores 4th Generation
Tensor Performance1 1000 AI TOPS
System Memory 128 GB LPDDR5x, unified system memory
Memory Interface 256-bit
Memory Bandwidth 273 GB/s
Storage 1 or 4 TB NVME.M2 with self-encryption
USB 4x USB 4 TypeC (up to 40Gb/s)
Ethernet 1x RJ-45 connector
10 GbE
NIC ConnectX-7 Smart NIC
Wi-Fi WiFi 7
Bluetooth BT 5.3 w/LE
Audio-output HDMI multichannel audio output
Power Consumption 170W
Display Connectors 1x HDMI 2.1a
NVENC | NVDEC 1x | 1x
OS NVIDIA DGX Base OS, Ubuntu Linux
System Dimensions 150 mm L x 150 mm W x 50.5 mm H
System Weight 1.2 kg

* 예비 사양, 변경 가능

1 희소성 기능을 사용하는 이론적 FP4 TOPS.

NVIDIA DGX Spark를 사용하여 시작해 보기

NVIDIA DGX Spark

내 책상 위의 Grace Blackwell AI 슈퍼컴퓨터.

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NVIDIA DGX Spark Quick Specs

Architecture NVIDIA Grace Blackwell
GPU Blackwell Architecture
CPU 20 core Arm, 10 Cortex-X925 + 10 Cortex-A725 Arm
CUDA Cores Blackwell Generation
Tensor Cores 5th Generation
RT Cores 4th Generation
Tensor Performance1 1000 AI TOPS
System Memory 128 GB LPDDR5x, unified system memory
Memory Interface 256-bit
Memory Bandwidth 273 GB/s
Storage 1 or 4 TB NVME.M2 with self-encryption
USB 4x USB 4 TypeC (up to 40Gb/s)
Ethernet 1x RJ-45 connector
10 GbE
NIC ConnectX-7 Smart NIC
Wi-Fi WiFi 7
Bluetooth BT 5.3 w/LE
Audio-output HDMI multichannel audio output
Power Consumption 170W
Display Connectors 1x HDMI 2.1a
NVENC | NVDEC 1x | 1x
OS NVIDIA DGX Base OS, Ubuntu Linux
System Dimensions 150 mm L x 150 mm W x 50.5 mm H
System Weight 1.2 kg

* 예비 사양, 변경 가능

1 희소성 기능을 사용하는 이론적 FP4 TOPS.

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