NVIDIA DGX Spark 首批到货开箱！

最新推荐文章于 2025-11-24 23:15:52 发布
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#spark #大数据 #NVIDIA #gpt #人工智能 #gpu算力 #软件工程

NVIDIA DGX Spark 首批已到货

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NVIDIA DGX Spark 首批到货＋开箱！

DGX Spark 系统接口

DGX Spark 尺寸

 

巴掌大小，长宽高为：15cm*15cm*5.05cm

DGX Spark 配件

电源+电源线

DGX Spark 规格

图片来源于NVIDIA

NVIDIA DGX Spark 深度应用解析：从大模型训练到边缘推理的完整实践指南
time_days的博客
09-16 2251
内存管理：充分利用统一内存架构，避免不必要的数据传输批处理大小：根据模型大小调整批处理大小以优化内存使用精度选择：在精度损失可接受范围内使用较低精度计算流水线优化：重叠计算和数据传输操作DGX Spark作为一个专门的AI计算平台，在大模型开发的各个阶段都能发挥重要作用。从数据预处理到模型训练，从微调到推理部署，其统一内存架构和强大的计算能力为AI开发者提供了前所未有的本地开发体验。需要注意的是，虽然DGX Spark性能强大，但合理的算法设计和系统优化仍然是获得最佳性能的关键。
初探NVIDIA DGX Spark：桌面端大模型本地推理与开发的技术实践
time_days的博客
09-14 3148
摘要： NVIDIA推出的DGXSpark是一款面向本地化AI开发的一体化计算系统，搭载Grace Blackwell超级芯片，提供128GB CPU-GPU统一内存和1000TOPS算力，支持FP4稀疏计算与双机互联扩展。其紧凑设计适用于大模型推理、轻量化微调及科研场景，集成全栈AI软件，但存在存储限制且无法扩展GPU。DGXSpark体现了“云地协同”趋势，适合对隐私和延迟敏感的中小规模团队，需结合实际需求评估使用。
AI创新的火花：NVIDIA DGX Spark开箱与深度解析
专注于人工智能领域的小何尚
10-21 896
摘要 NVIDIA DGX Spark是一款颠覆性的桌面级AI超级计算机，将1 PetaFLOP算力浓缩于仅1.2公斤的机身中。其核心采用Grace Blackwell架构GB10芯片，集成20核Arm CPU和Blackwell GPU，配备128GB统一内存和4TB NVMe存储，支持200B参数模型的本地处理。凭借200Gbps网络和完整AI软件栈，DGX Spark为开发者提供从模型开发到边缘智能的一站式解决方案，以4000美元价格打破AI算力门槛，有望加速AI创新普及。
NVIDIA DGX Spark 即将到货！一篇文章为您解答所有疑问
Xsuperzone的博客
10-16 906
DGX Spark 系统可以采用独立配置，直接连接显示器、键盘和鼠标设备，也可以以无头模式（headless）部署，作为网络连接计算设备，不直接连接显示器、鼠标或键盘。综上所述，NVIDIA DGX Spark 的统一内存，轻便的尺寸，优秀的 NVIDIA 软件栈生态以及可以直接在边缘端进行应用，极大地拓宽了产品本身的应用场景。的正方形小盒子，由下图对比可以看出 DGX Spark 是一个非常方便携带的迷你 AI 计算机，无论是在家、学校还是公司来回携带都很便携，出差随身携带更是不在话下。
搭载高性能GPU的英伟达Nvidia DGX Spark桌面性能小怪兽国内首台开箱视频！
Saniffer的博客
10-23 693
英伟达DGXSpark小型AI主机开箱视频发布，展示这款桌面级超级计算机的细节。设备采用金属铝外壳，重1.2kg，搭载NVIDIA Grace Blackwell Superchip处理器、128GB内存和4TB SSD存储，支持200Gbps网络互联。视频重点介绍了其模块化设计、高效散热系统及多机堆叠功能，适合AI研发团队和科研机构使用。该设备虽体积小巧但性能强大，体现了英伟达在AI计算领域的技术实力。
NVIDIA DGX Spark 实测首发！桌面机运行 GPT 原生模型的最佳选择来了！
Xsuperzone的博客
10-21 226
后续我们还会有 NVIDIA NIM 测试、2台 DGX Spark 互连实测以及多模态、文生图测试，关注赞奇，敬请期待！模型进行了测试，让我们来看看它的性能表现。，赶紧让技术的小伙伴对。
DGX Spark＋ComfyUI 安装使用一步到位！
Xsuperzone的博客
10-29 386
上期我们讲解了如何在该平台部署 Isaac Sim，本期我们将着手搭建本地 ComfyUI 工作流。无需上云，在本地即可完成所有图像的编辑和生成。预期输出应显示 Python 3.8+、可用的 pip、CUDA 工具包和 GPU 检测。安装 ComfyUI 运行所需的 Python 包。这一步会安装好所有必要的依赖项，包括。我们使用 DGX Spark 进行了 ComfyUI 的文生图测试，分辨率。启动 ComfyUI 网络服务器并启用网络访问。响应，表明 Web 服务器正在运行。的设备的 IP 地址。
NVIDIA DGX Spark：把超算塞进办公桌的AI革命者?
Ai17316391579的博客
10-22 807
NVIDIA推出桌面级AI超算DGXSpark，重量仅1.18kg却具备1PetaFLOP算力和128GB内存，售价3999美元。该设备预装完整AI开发环境，支持2000亿参数模型推理，实测性能虽不及RTX5090，但简化了AI开发流程。适合研究人员、初创团队和教育机构使用，虽性价比存在争议，但为个人AI开发提供了开箱即用的完整解决方案，推动了AI技术普及化进程。
NVIDIA DGX Spark 核心技术深度解析：Grace Blackwell、统一内存与千兆级AI算力的实现
time_days的博客
09-15 2446
在人工智能计算领域，我们正见证着一个重要转变：从完全依赖云计算到"云地协同"的混合模式。NVIDIA DGX Spark 作为这一趋势下的代表性设备，集成了多项突破性技术，使研究者能够在桌面环境中处理大规模AI模型。本文将深入解析DGX Spark的核心技术组成，帮助开发者全面理解其架构设计。
NVIDIA DGX Spark 引领高校教育及学术圈一阵AI旋风
weixin_43953105的博客
07-19 651
智曲信息将NVIDIA DGX Spark将AI超算带入校园，以3000美元的价格提供强大算力，重塑高校AI教育生态。这款15CM见方的迷你超算支持2000亿参数模型微调，让跨学科师生无需代码即可完成AI全流程开发，同时解决了数据隐私合规难题。它还缩短科研周期，实现"午休跑完"复杂实验，并支持双机互联扩展至4000亿参数规模。此外，DGX Spark打破了高校间的算力鸿沟，使二三线院校也能开展前沿AI研究，推动AI教育平民化和全球化协作。
NVIDIA新款 DGX Spark 和 DGX Station AI台式机将于今年夏天推出
weixin_41446370的博客
03-19 1081
DGX Spark 是 NVIDIA 3000 美元 Mac Mini 大小的"世界上最小的 AI 超级计算机"的新名称，在今年早些时候的 CES 上以"Digits"的名称发布。NVIDIA 并不是唯一一家在 GPU 上配备大量可用于本地 LLM 的统一内存的公司。同时，DGX Station 的尺寸更大，可容纳 NVIDIA 刚刚宣布的更强大的 GB300 Blackwell Ultra 桌面超级芯片，“可提供 20 petaflops 的 AI 性能和 784GB 的统一系统内存”。
spark-submit 常用方式
larance的挨踢生活
11-24 39
将 spark-python.py 这个 PySpark 应用程序提交到位于 node03:7077 的 Spark 集群上，在多个工作节点上分布式并行执行"在本地机器上使用2个CPU核心，以并行方式运行名为 spark-python.py 的 PySpark 应用程序。# 更完整的提交命令示例。# 带更多配置的集群提交。
Spark SQL 简介
好记性不如烂笔头
11-23 533
Spark SQL 是 Spark 用于结构化数据处理的模块，对于开发人员来讲，Spark SQL 可以简化 RDD 的开发，提高开发效率，且执行效率非常快，所以实际工作中，基本上采用的就是 Spark SQL。Spark SQL 为了简化 RDD 的开发，提高开发效率，提供了两个编程抽象，类似 Spark Core 中的 RDD。即 DataFrame 和 DataSet。
Spark 部署模式
好记性不如烂笔头
11-20 928
所谓 Local 模式，就是不需要其他任何节点资源就可以在本地执行 Spark 代码的环境，一般用于教学、调试、演示等。
java.io.FileNotFoundException: File does not exist: hdfs://master:9000/sparklog
qq_43494013的博客
11-22 273
java.io.FileNotFoundException: File does not exist: hdfs://master:9000/sparklog
【开题答辩全过程】以 基于Spark的药品库存可视化分析系统为例，包含答辩的问题和答案
sheji3416的博客
11-23 573
本文介绍了一位拥有14年项目开发经验的毕设指导专家，擅长Java、Python等多种编程语言，提供项目定制、代码讲解、答辩辅导等服务。重点展示了一个药品库存可视化分析系统的毕业设计案例，系统采用Spark框架处理海量数据，ECharts实现可视化，包含数据采集、清洗、分析和展示四大模块。文中详细记录了学生答辩过程，涉及技术选型理由、数据采集方式、算法应用等关键问题的问答内容，并附有评委老师的专业点评和建议。最后提供开题报告参考和毕设辅导服务信息，适合正在准备毕业设计的学生参考借鉴。
Spark基于内存计算的数据处理
usa_washington的博客
11-23 207
【代码】Spark基于内存计算的数据处理。
Spark 数据倾斜解决方案
好记性不如烂笔头
11-24 145
Spark 中的数据倾斜问题主要指 shuffle 过程中出现的数据倾斜问题，是由于不同的 key 对应的数据量不同导致的不同 task 所处理的数据量不同的问题。
轻量级 CI/CD 实战（四）：本地开发钉钉告警 → 自动部署云服务器 Kafka 消费者容器
最新发布
m0_74234518的博客
11-24 224
摘要：轻量级 CI/CD 实现 Kafka 消费者容器自动化部署与钉钉告警 本文介绍如何在现有轻量级 CI/CD 流程中，为 Kafka 消费者容器新增钉钉告警功能并实现自动化部署。通过改造 Git Hooks 的 post-receive 脚本，实现代码推送后自动构建 Docker 镜像、替换运行中的容器。关键点包括：1) 本地开发时通过环境变量管理钉钉 Token；2) 使用异步线程发送告警避免阻塞主流程；3) 服务器端通过安全文件存储敏感信息；4) 全自动化部署流程覆盖镜像构建、容器替换等环节。整个方
NVIDIA DGX Spark 怎么渲染c4d文件的模型
07-16
NVIDIA DGX Spark 主要设计用于加速人工智能和深度学习任务，其强大的 GPU 计算能力可以被扩展到其他高性能计算领域，包括 3D 渲染。虽然 DGX Spark 并非专为 Cinema 4D 等图形软件优化，但通过适当的软件配置和 GPU 加速支持，可以将其用于渲染 C4D 文件中的模型。 在 Cinema 4D 中，渲染过程可以通过支持 GPU 加速的渲染器（如 OctaneRender、Redshift 或 Blender Cycles）来实现。这些渲染器能够利用 NVIDIA CUDA 架构进行加速，而 DGX Spark 中的 GPU 模块（如基于 Grace Blackwell 架构的 GPU）可以提供显著的性能提升[^3]。用户可以通过安装兼容的渲染插件，并在 Cinema 4D 的渲染设置中启用 GPU 加速选项，将任务提交至 DGX Spark 进行远程渲染。 此外，DGX Spark 支持与本地或云环境无缝集成，用户可以将 C4D 场景文件上传至 DGX Spark 所在的网络环境，并通过脚本或命令行工具调用渲染器进行批量渲染[^1]。例如，使用 Redshift 的命令行渲染工具，可以指定 DGX Spark 节点上的 GPU 资源进行渲染： ```bash redshiftCmdLineRenderer -respath /opt/redshift4c4d/res -sceneFile /path/to/scene.c4d -outputImage /path/to/output.png -gpu 0 ``` 在多节点部署场景中，DGX Spark 可以与其他计算节点组成渲染农场（render farm），通过负载均衡和分布式任务调度提升整体渲染效率[^4]。 需要注意的是，Cinema 4D 本身对 GPU 渲染的支持依赖于第三方渲染器，因此在使用 DGX Spark 进行渲染时，必须确保渲染器兼容 DGX Spark 的 GPU 架构，并安装相应的驱动和软件栈。 ### 示例：检查 DGX Spark 的 GPU 状态 ```bash nvidia-smi ``` ### 示例：启动远程渲染任务 ```bash ssh user@dgxspark-node "cd /path/to/project && redshiftCmdLineRenderer -sceneFile scene.c4d -outputImage output.png -gpu 0" ```
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