黄仁勋星舰基地亲递DGX Spark，开启个人AI超算新时代

星舰的第十一次飞行任务圆满结束，令人惊喜的是，英伟达CEO黄仁勋意外现身于发射现场。

原来，黄仁勋专程飞往德克萨斯州的星际基地（Starbase），在巍然矗立的星舰旁，亲手将一台刚刚问世的新「核弹」交付到马斯克手中。

这正是众人从年初便翘首以盼的—— NVIDIA DGX Spark 个人 AI 超级计算机。

这一场景，瞬间唤醒了所有科技爱好者的记忆，仿佛回到了2016年。

当时，马斯克仍是OpenAI的联合创始人，尚未与奥特曼分道扬镳，黄仁勋亲自将全球首台DGX-1超级计算机送至他们初创公司的办公室。

黄仁勋当时风趣地表示：

倘若这是唯一出货的产品，那么这个项目的成本就高达20亿美元了。

那台「价值20亿美元的巨无霸」后来引领了整个大模型时代的崛起。

次年，Google发布了一种创新的神经网络训练架构——Transformer。

Sutskever敏锐地抓住了这一新突破，带领OpenAI构建出首个GPT模型，所有这一切都建立在英伟达的超级计算基础之上。

九年光阴流转，马斯克已成为全球首富榜的常客，黄仁勋则执掌着曾登顶全球市值榜首的企业。

而英伟达此次交付的DGX，已不再是庞然大物，化身为能置于桌边的「性能猛兽」。它以最酷炫的方式再次宣告：一个属于每个人的AI超算时代，正式拉开帷幕。

提前透露一下，APPSO的DGX Spark也已上路，后续将为大家带来更多体验细节，敬请期待。

坦白说，这台DGX Spark能顺利送达马斯克手中，确实历经波折。

从今年1月在CES上以「Project Digits」之名惊艳亮相，英伟达相继错过了原定的5月和夏季发布日期，迟迟未能出货。长达数月的等待，让许多人心生疑虑，不少开发者甚至担忧项目可能彻底取消。

虽然官方保持沉默，但行业推测均指向其核心——Grace Blackwell GB10芯片。这颗芯片如同「合体金刚」，Blackwell GPU部分（与我们熟悉的5090显卡同架构）早已就绪，但与联发科共同研发的Grace CPU部分，却在生产环节进展缓慢，拖累了整体项目。

「万事俱备，只欠CPU」的剧情，竟在英伟达身上上演。

那么，当M3 Ultra Mac Studio等竞争对手以高内存带宽吸引目光时，这台姗姗来迟、且比最初传闻贵了1000美元的DGX Spark，是否仍值得期待？

答案无疑是：绝对值得！因为它以独特且直击痛点的方式脱颖而出。

等待了大半年，DGX Spark究竟「香」在何处？APPSO带你一探究竟。

整台设备的灵魂，在于Grace Blackwell GB10超级芯片。

它将一颗20核的ARM架构Grace CPU与一颗强大的Blackwell GPU封装为一体，形成超级芯片。

它能提供高达1 Petaflop（千万亿次）的AI计算性能，让用户在桌面上即可体验数据中心级别的强劲动力。

DGX Spark的另一大杀手锏，是CPU与GPU通过NVIDIA NVLink™-C2C技术无缝连接，共享一个庞大的128 GB统一内存池。

这一连接技术的带宽是传统第五代PCIe的5倍，确保数据在CPU和GPU之间近乎零延迟地高速传输。

尽管其内存带宽（273 GB/s）在纸面上远低于Mac Studio M3 Ultra（819 GB/s），但英伟达的理念是「以力破巧」。

在AI任务中，尤其是运行大模型时，能一次性将整个模型载入内存的巨大容量，其战略价值远超单纯的带宽数字。这意味着用户可直接在桌面上流畅运行高达2000亿参数的庞大语言模型，无需进行复杂的模型分割。此种体验，独一无二。

Blackwell GPU搭载了第五代张量核心（Tensor Cores），并支持FP4/FP8等超低精度格式，性能较上一代FP8提升5倍。

这犹如为AI计算开启了「涡轮增压」模式，推理速度暴涨，同时能效比令人惊叹。

单台设备不够用？DGX Spark还内置了NVIDIA ConnectX®-7 200 Gb/s网络接口。用户可以轻松将两台设备连接，组成一个拥有256 GB共享内存的微型集群。

英伟达表示，这样的组合足以处理高达4000亿参数的巨型模型，这已超出个人开发者的想象极限。

除了硬件，别忘了英伟达最坚固的护城河——软件生态。DGX Spark预装了完整的NVIDIA AI软件栈，包括CUDA库、TensorRT及各种NVIDIA NIM™微服务，所有组件均集成于定制的DGXOS（基于Ubuntu）中并已优化完毕。

这意味着用户无需再耗费时间调试兼容性，开箱即可投入工作，对开发者而言，时间成本的节约无可估量。

这场在星舰基地上演的「世纪交接」，仅仅是一个开端。

从10月15日起，DGX Spark将通过英伟达官网及全球合作伙伴正式发售，价格为3999美元。宏碁、华硕、戴尔、联想等几乎所有PC巨头均已第一时间跟进。

说实话，这个价格比最初承诺的3000美元高出1000美元，与顶配的Mac Studio M3 Ultra相近。但它们的定位截然不同：DGX Spark预装的是DGXOS（基于Ubuntu），无法安装Windows或macOS，它是一台纯粹的、为AI开发者和硬核玩家准备的「战斗机器」。

它的魅力在于，用户花费4000美元，便能获得在本地驾驭2000亿参数大模型的超能力，以及背后整个CUDA生态的全力支持。对于那些需要在本地处理敏感数据、追求极致性能、或希望完全掌控AI工作流的专业人士来说，这个价格实际上颇具竞争力。

对于这样一台优缺点都极其鲜明的「专才设备」，若您还想了解更多细节，欢迎在留言区告诉我们。