- Первоначальные обзоры хвалят компактный дизайн Nvidia DGX Spark и широкие возможности искусственного интеллекта.
- Рецензенты подчеркивают баланс производительности между емкостью хранилища и эффективностью локальной модели.
- Критики отмечают ограничения в пропускной способности и зрелости программного обеспечения, но хвалят стабильность и удобство использования.
Ранние обзоры Nvidia DGX Spark предполагают, что она может перевернуть ожидания в отношении локальных вычислений с использованием искусственного интеллекта.
Небольшой мощный процессор Nvidia, оснащенный суперчипом GB10 Grace Blackwell, сочетает в себе ядра ЦП и графического процессора со 128 ГБ унифицированной памяти, что позволяет пользователям загружать и запускать большие языковые модели локально, не полагаясь на облачную инфраструктуру.
ЛМСИС описал DGX Spark как «отличную технологию», которая сочетает в себе удобство настольного компьютера и способность справляться с рабочими нагрузками исследовательского уровня.
Новый претендент?
В ходе тестирования сайт обнаружил, что Spark эффективно работает с моделями меньшего размера, обеспечивая «отличную эффективность пакетной обработки и высокую стабильность производительности».
Сайт также похвалил Возможность мини-ПК запускать такие модели, как Llama 3.1 70B и Gemma 3 27B напрямую из единой памяти, что редко возможно на такой маленькой рабочей станции.
В обзоре отмечается, что ограниченная пропускная способность памяти LPDDR5X Spark является самым большим узким местом, а ее общая производительность ниже, чем у систем с дискретными графическими процессорами. Тем не менее, люди восхищались стабильностью, тихой работой и эффективным охлаждением машины.
ЛМСИС заключил: «DGX Spark не предназначен для замены облачной инфраструктуры; он предназначен для того, чтобы проводить эксперименты с искусственным интеллектом на вашем столе».
ServeTheHome был таким же восторженным, но сдержанным, сказав в подписи: «Машина GB10 чертовски крутая».
На сайте отмечается, что крошечное устройство «демократизирует возможность запуска больших локальных моделей».
СТХ сказал, что небольшой размер Spark, его практически бесшумная работа и возможность кластеризации через сети 200GbE могут понравиться как разработчикам, так и руководителям, экспериментирующим с локальными рабочими процессами искусственного интеллекта.
Он отметил такие проблемы, как незрелые драйверы дисплея и ограниченную пропускную способность, но отметил, что устройство «меняет правила игры для местной разработки ИИ».
HotHardware отметил: «DGX Spark на самом деле не предназначен для замены ПК рабочей станции разработчика, а выступает в качестве компаньона».
В обзоре подчеркивается удобство использования Nvidia Sync для удаленного подключения с ноутбука или настольного компьютера, а настройка описывается как «очень простая».
В нем говорится: «DGX Spark также тихий и эффективный. Энергопотребление было примерно вдвое меньше, чем у сопоставимого настольного или потребительского графического процессора».
Вкратце, на сайте говорится: «DGX Spark — это интересный следующий шаг в мире разработки искусственного интеллекта. По мере того, как компании присоединяются к движению искусственного интеллекта, специально созданное оборудование, такое как DGX Spark, станет нормой. Если вы хотите начать с нуля, это место для начала».
Регистр отметил, что сила DGX Spark заключается в емкости, а не в скорости, и что, обменивая пропускную способность на память, Spark позволяет выполнять рабочие нагрузки, которые раньше требовали нескольких высокопроизводительных графических процессоров.
Также было отмечено, что совместимость устройства со зрелой экосистемой CUDA Nvidia дает ему преимущество перед альтернативами Apple и AMD, которые полагаются на другие программные стеки.
В обзоре отмечены незначительные аппаратные особенности и ранние ограничения программного обеспечения, а в резюме содержится предупреждение: «Подходит ли вам DGX Spark, будет зависеть от нескольких факторов. Если вы ищете небольшую маломощную платформу для разработки искусственного интеллекта, которая может выполнять функции производительности, создания контента или игровой системы, то DGX Spark, вероятно, не для вас». Лучше инвестировать в что-то вроде AMD Strix Halo или Mac Studio». или мне придется подождать несколько месяцев, пока суперчип Nvidia GB10 неизбежно появится в коробке с Windows».
Следите за TechRadar в Новостях Google. И Добавьте нас в качестве предпочтительного источника чтобы получать новости, обзоры и мнения наших экспертов в своих лентах. Обязательно нажмите кнопку «Подписаться»!
И ты, конечно, тоже можешь Следите за TechRadar в TikTok за новостями, обзорами, распаковками в видео-форме и получайте от нас регулярные обновления WhatsApp к.
Вам также может понравиться это
