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Entwickeln Sie Ihre Large Language Models (LLM), RAG-Systeme und generative KI-Projektktkte am eigenen Schreibtisch, ohne auf die Cloud angewiesen zu sein. GB10 Grace Blackwell Chip und 128GB Einheitlicher Speicher Entfernen Sie die Grenzen mit .
Mit seiner KVKK-konformen lokalen Entwicklung, der geringen Latenz und der enormen Speicherkapazität ist es die ideale Lösung für Ihre Unternehmens-KI-Projektktkte.
NVIDIA DGX Sparkist ein revolutionärer Computer mit künstlicher Intelligenz, der in Desktop-Größen (Small Form Factor - MFF) verpackt ist, aber darauf abzielt, Rechenzentrumsleistung zu liefern. Im Kern vereint es CPU und GPU in einem einzigen Silizium GB10 Grace Blackwell Superchip bulunur.
Im Gegensatz zu herkömmlichen Workstations besteht der größte Unterschied von DGX Spark darin 128GB Einheitlicher Speicher Es ist Architektur. Auf diese Weise können Sie große Sprachmodelle mit mehr als 70 Milliarden Parametern (Llama 3, Mixtral usw.) lokal auf einem einzigen Gerät ausführen und trainieren, was normalerweise nur auf Millionen-Dollar-Serverclustern ausgeführt werden kann.
GB10 Grace Blackwell Superchip-Architektur
Hardwaredetails, die die Leistung eines Supercomputers in Desktop-Größe bieten.
Riesiger Speicherpool, der von CPU und GPU gemeinsam genutzt wird. Laden Sie ganze große Modelle (70B+) ohne VRAM-Engpass in den Speicher.
20 Core-ARM-CPU (10x Cortex-X + 10x Cortex-A) und GPU mit Blackwell-Architektur in einem Paket. Es gibt keine Busverspätung.
Theoretische KI-Verarbeitungsleistung von bis zu 1 Petaflops bei FP4-Präzision. ~1000 Inferenzmonster mit TOPS (INT8).
Verschlüsselter Hochgeschwindigkeitsspeicher. Ausreichend Platz für große Datensätze und Modellgewichte.
Schnellste Datenübertragung und Netzwerkintegration mit 10 GbE-Ethernet, Wi-Fi 7 und Bluetooth 5.3 .
Vollständig kompatibel mit dem Software-Stack CUDA, cuDNN, TensorRT und NVIDIA AI Enterprise. Unterstützung für Container (NGC).
Lama-3 - oder Mistral-Modelle mit Ihren internen Daten (Verträge, technische Dokumente) Feinabstimmung. Ihre Daten verlassen das Büro nicht. Ideale Speicherkapazität für LoRA/QLoRA-Techniken.
Retrieval Augmented Generation (RAG) Architektur bauen. Konvertieren Sie Millionen von Dokumenten in eine Vektordatenbank (Milvus/FAISS) und führen Sie semantische Suchen in Sekundenschnelle mit LLM auf DGX Spark durch.
Scannt die private Codebasis (Repo) Ihrer Organisation und bietet Ihren Entwicklern sicher Codevorschläge an. CodeLLaMA Führen Sie einen nativen Code-Assistenten aus, der auf einer lokalen und sicheren Alternative zu GitHub Copilot basiert.
Welche Hardware eignet sich für Ihr Projektktkt? Hier ist der kritische Vergleich:
| Funktion | NVIDIA DGX Spark | RTX 4090 Workstation | NVIDIA A100 (80GB) |
|---|---|---|---|
| Zielgruppe | KI-Entwickler / Forschung und Entwicklung | Gaming / Einsteiger-KI | Rechenzentrum / Bildung |
| Speicher (VRAM) | 128 GB Vereinheitlicht | 24 GB GDDR6X | 80 GB HBM2e |
| Unterstützung für große Modelle (70B+). | Volle Unterstützung | Unzureichender Speicher | Unterstützung |
| Bus | On-Chip (sehr schnell) | PCIe-Engpass | NVLink (Schnell) |
| Stromverbrauch | Niedrig (ARM-Effizienz) | Hoch (450 W+) | Hoch (Kühlung des Rechenzentrums erforderlich) |
| Einsatzort | Desktop / Büro | Desktop | Rackschrank (Serverraum) |
Als Eka Sunucu empfehlen wir die folgende Architektur für den Unternehmenseinsatz auf DGX Spark:
Türkei (Türkisch)
Germany (German)
Worldwide (English)
[Benutzerlar] (Web / Teams / Slack)
|
v
[Sicherheit Katmanı] (SSO / LDAP / Keycloak)
|
v
[API Gateway] (Nginx / FastAPI) <--- (DGX Spark Üzerinde)
|
+-------------------------------------------+
| |
v v
[LLM Engine] (vLLM / TensorRT-LLM) [RAG Orchestrator] (LangChain)
(Model: Llama 3 70B Quantized) |
| |
| v
| [Vektör DB] (Milvus / Qdrant)
| |
+-------------------------------------------+
|
v
[Veri Kaynakları] (PDF, SQL, Docx - Yerel SSD)
Sie müssen Ihre Daten nicht an OpenAI oder Cloud-Dienste senden.
Die Vorschriften in der Türkei (KVKK, Bankenrecht usw.) beschränken im Allgemeinen die Ausfuhr sensibler Daten ins Ausland. DGX Spark, tamamen On-Premise (Lokale Installation) Sorgt dafür, dass Ihre Daten niemals Ihr Büro oder Ihren Serverraum verlassen.
Es ist die sicherste AI-Entwicklungsumgebung für Rechtsanwaltskanzleien, Gesundheitsinstituten, Finanzunternehmen und Verteidigungsindustrien.
Wenn Ihr Projektkt die Desktop-Größen überschreitet, schauen Sie sich unsere Rechenzentrums-Lösungen an:
Nein. Der DGX Spark verfügt über eine Grace-Blackwell-Architektur, die für künstliche-Intelligenz-Arbeitslasten (FP4, INT8-Berechnungen) optimiert ist. Er ist nicht für Spieleleistung (DirectX/Vulkan) konzipiert. GeForce-RTX-Serien-Karten werden für Spiele empfohlen.
ARM64-basierte Linux-Distributionen (insbesondere Ubuntu) funktionieren. NVIDIA hat seinen AI-Enterprise-Software-Stack auf Ubuntu optimiert. Die Unterstützung für Windows kann eingeschränkt sein oder Virtualisierung erfordern.
Ja, wir bieten mit dem speziellen Bestellverfahren (Pre-Order) für Ihre Unternehmensprojekte Lieferung, Zollabfertigung und Installationsdienste an. Wir bieten auch Beratungsdienste für die Softwarearchitektur an, die auf dem Gerät arbeiten wird.
Große Sprachmodelle (LLM) belegen Speicherplatz nach ihren Parameterzahlen. Zum Beispiel benötigt ein 70 Milliarden Parameter Modell mindestens 40-80 GB VRAM, um zu laufen. Standard Grafikkarten (24 GB) können diese Anforderung nicht erfüllen, während der DGX Spark mit 128 GB diese Modelle problemlos handhaben kann.
Konsultieren Sie sich mit unserem Expertenteam für DGX-Spark- oder GPU-Server-Mietoptionen.