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Grace Blackwell Architecture
TensorPerformance : 1000 AI TOPS
Memory Interface : 256-bit
Memory Bandwidth : 273 GB/s
4 TB NVME.M2 with self-encryption
Display Connectors 1x HDMI 2.1a
OS : NVIDIA DGX™ OS
딥 러닝 워크스테이션 솔루션을 통해 작업 공간에서 편리하게 AI 슈퍼 컴퓨팅 성능을 활용하고 NGC에서 필요한 모든 딥 러닝 소프트웨어를 사용할 수 있습니다. 이제 딥 러닝을 필요로 하는 누구든지 데스크 사이드 딥 러닝을 시작할 수 있습니다.
모든 엔터프라이즈에서 물리적 데이터센터를 구축할 필요 없이 손쉽게 대규모 컴퓨팅 성능에 액세스할 수 있습니다. AI, 고성능 컴퓨팅(HPC) 및 의료 영상 활용, 차세대 그래픽 기술 적용 등 워크로드 전반에서 최고 성능을 경험할 수 있습니다.
GPU 가속 데이터센터는 원하는 규모와 더 적은 수의 서버로 컴퓨팅 및 그래픽 워크로드에 혁신적인 성능을 제공하여 더 빠르게 정보를 얻고 비용을 획기적으로 절감할 수 있습니다. 가장 복잡한 딥 러닝 모델을 트레이닝하여 가장 심각한 문제를 해결하세요.
현대 기업은 이제 수 십억 개의 IoT 센서를 통해 생성 된 데이터를 활용해 더 빠른 통찰력과 시간과 비용 절감을 할 수 있습니다. 실시간으로 결정을 내리고 강력하고 분산 된 컴퓨팅과 안전하고 간단한 원격 관리 및 업계 최고 기술과의 호환성을 기대할 수 있습니다.
NVIDIA DGX Spark와 DGX Station은 Blackwell Ultra 플랫폼을 기반으로 한 고성능 Grace Blackwell 데스크톱 슈퍼컴퓨터입니다. 이들은 AI 개발자, 연구자, 데이터 사이언티스트, 학생이 데스크톱에서 거대 모델을 프로토타입 제작, fine-tuning, 추론할 수 있도록 지원합니다. 사용자는 이러한 모델을 로컬에서 실행하거나, NVIDIA DGX Cloud, 기타 가속 클라우드, 데이터센터 인프라에 배포할 수 있습니다.
DGX Spark와 DGX Station은 기존에 데이터센터에서만 사용할 수 있었던 Grace Blackwell 아키텍처의 강력한 성능을 데스크톱으로 가져옵니다. DGX Spark와 DGX Station을 개발하는 글로벌 시스템 빌더로는 에이수스(ASUS), 델 테크놀로지스(Dell Technologies), HP(HP Inc), 레노버(Lenovo) 등이 있습니다.
NVIDIA DGX™ Spark는 AI를 구축하고 실행하기 위해 처음부터 설계된 새로운 종류의 컴퓨터의 일부입니다. NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip과 NVIDIA Grace Blackwell 아키텍처를 기반으로 하는 NVIDIA DGX Spark는 최대 1000 TOP의 AI 성능을 제공하여 대규모 AI 워크로드에 전력을 공급합니다. 128GB의 통합 시스템 메모리를 통해 개발자는 최대 200B 매개변수의 모델을 실험, 미세 조정 또는 추론할 수 있습니다. 또한 NVIDIA ConnectX™ 네트워킹은 두 대의 NVIDIA DGX Spark 슈퍼컴퓨터를 연결하여 최대 405B 매개변수 모델에 대한 추론을 가능하게 합니다.
DGX Spark는 개발자 데스크톱에 NVIDIA Grace Blackwell™의 강력한 성능을 제공합니다. 128GB의 통합 시스템 메모리와 결합된 GB10 슈퍼칩을 통해 AI 연구원, 데이터 과학자 및 학생들은 최대 2000억 개의 파라미터를 사용하여 로컬에서 AI 모델을 작업할 수 있습니다.
NVIDIA DGX Spark는 전력 효율적인 소형 폼팩터에서 1000 AI TOPS(최고 성능의 AI) 성능을 제공합니다. 128GB의 대용량 통합 시스템 메모리를 사용하여 데스크톱에서 최대 2,000억 개의 매개변수를 가진 AI 모델로 AI 개발 및 테스트 워크로드를 실행하세요.
데스크톱에 친화적인 크기로 AI 슈퍼컴퓨터의 성능을 제공하는 NVIDIA DGX Spark는 AI 개발자, 연구원, 데이터 사이언티스트의 워크로드에 이상적입니다.
NVIDIA DGX Spark는 조직과 개발자에게 프로토타입 모델을 위한 강력하고 경제적인 실험 환경을 제공하여, 실제 모델 학습 및 배포에 더 적합한 클러스터 환경 내의 소중한 컴퓨팅 자원을 확보할 수 있도록 합니다.
NVIDIA AI 플랫폼 소프트웨어 아키텍처를 활용함으로써, DGX Spark 사용자는 사실상 코드 변경 없이 모델을 데스크톱에서 DGX Cloud 또는 기타 가속화된 클라우드나 데이터 센터 인프라로 원활하게 이전할 수 있어, 프로토타이핑, 파인튜닝, 반복 실험이 쉬워집니다.
DGX Spark는 개발자들에게 친숙한 경험을 제공하기 위해 산업용 AI 공장에 전력을 공급하는 것과 동일한 소프트웨어 아키텍처를 반영하고 있습니다. 최신 NVIDIA AI 소프트웨어 스택으로 사전 구성된 Ubuntu Linux가 탑재된 NVIDIA DGX OS와 NVIDIA NIM™ 및 NVIDIA Blueprints에 대한 개발자 프로그램 액세스를 통해 개발자는 Pytorch, Jupyter, Ollama와 같은 일반적인 도구를 사용하여 DGX Spark에서 프로토타입, 미세 조정 및 추론을 수행하고 데이터 센터나 클라우드에 원활하게 배포할 수 있습니다.
NVIDIA AI Enterprise는 데이터 사이언스 파이프라인을 가속화하고 프로덕션급 부조종사 및 기타 생성 AI 애플리케이션의 개발 및 배포를 간소화하는 엔드-투-엔드 클라우드 기반 소프트웨어 플랫폼입니다. 사용하기 쉬운 마이크로서비스는 엔터프라이즈급 보안, 지원 및 안정성으로 최적화된 모델 성능을 제공하여 AI를 기반으로 비즈니스를 운영하는 기업이 프로토타입에서 프로덕션으로 원활하게 전환할 수 있도록 보장합니다.
모든 NVIDIA DGX™ 플랫폼에는 DGX 인프라, NVIDIA AI Enterprise, 그리고 NVIDIA Base Command™ 소프트웨어에 대한 엔터프라이즈 지원이 포함되어 있습니다. 여기에는 강화된 시스템 소프트웨어, 최적화된 AI 라이브러리, 세계적 수준의 클러스터 관리, 강력한 작업 스케줄링, 그리고 워크로드 오케스트레이션이 포함됩니다. NVIDIA DGX 배포를 최대한 활용하고 NVIDIA의 전문 지식과 검증된 방법론을 활용하여 AI 실험을 간소화하세요.
Architecture | NVIDIA Grace Blackwell |
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GPU | NVIDIA Blackwell Architecture |
CPU | 20 core Arm, 10 Cortex-X925 + 10 Cortex-A725 Arm |
CUDA Cores | NVIDIA 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 | 4 TB NVME.M2 with self-encryption |
USB | 4x USB TypeC |
Ethernet | 1x RJ-45 connectorI10 GbE |
NIC | ConnectX-7 Smart NIC |
Wi-Fi | Wi-Fi 7 |
Bluetooth | BT 5.3 w/LE |
Audio-output | HDMI multichannel audio output |
Power Consumption | TBD |
Display Connectors | 1x HDMI 2.1a |
NVENC | NVDEC | 1x | 1x |
OS | NVIDIA DGX™ OS |
System Dimensions | Length: 150mm, Width: 150mm, Height: 50.5mm |
System Weight | 1.2 kg |
상품명 | NVIDIA DGX Spark 엔비디아코리아 정품 |
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KC 인증번호 | - |
정격전압 / 최대소비전력 | - |
정품 품질 보증 | 1년 무상보증 |
출시년월 | 2025 |
제조사 | NVIDIA Corporation |
제조국 | 중국 |
크기 | Length: 150mm, Width: 150mm, Height: 50.5mm |