NVIDIA ra mắt hệ thống AI để bàn DGX Spark phiên bản 64 GB với giá từ 4.999 USD
NVIDIA vừa giới thiệu phiên bản DGX Spark 64 GB trang bị bộ nhớ thống nhất, hỗ trợ chạy các mô hình AI lên tới 100 tỷ tham số trực tiếp trên thiết bị. Sản phẩm sẽ chính thức lên kệ từ các đối tác lớn vào ngày 23 tháng 10 tới.
AI cục bộ đang trở nên hữu ích hơn bao giờ hết. Khi các tác nhân AI (AI agents) chuyển từ thử nghiệm sang phát triển hàng ngày, các mô hình mở ngày càng mạnh mẽ đang thu gọn lại để phù hợp với nhiều thiết bị hơn, mang lại cho các nhà phát triển nhiều công cụ để chạy ngoại tuyến hơn.
Ra mắt trong tháng này, NVIDIA DGX Spark sẽ có sẵn với 64 GB bộ nhớ thống nhất từ các nhà sản xuất đối tác hàng đầu gồm Acer, ASUS, Dell, Gigabyte, HP và MSI. Điều này mang đến cho các nhà phát triển, nhà nghiên cứu và những người đam mê AI một cấu hình mới đi kèm DGX OS và bộ phần mềm NVIDIA AI sẵn sàng sử dụng ngay từ ngày đầu tiên.
SKU mới này giúp chạy các tác nhân cục bộ mạnh mẽ ngay trên thiết bị một cách riêng tư, không phụ thuộc vào đám mây. Và khi khối lượng công việc tăng lên, hai thiết bị có thể kết nối thành cụm thông qua NVIDIA Sync Cluster Assistant mà không cần thêm bất kỳ thiết lập phức tạp nào.
Điểm khởi đầu mới cho siêu máy tính AI cá nhân
DGX Spark kết hợp khả năng tính toán NVIDIA Grace Blackwell, bộ nhớ thống nhất, mạng NVIDIA ConnectX-7 và bộ phần mềm AI được tăng tốc bằng CUDA của NVIDIA trong một hệ thống duy nhất. Đây là một nền tảng AI cục bộ hoàn chỉnh dành cho các tác nhân, suy luận, tinh chỉnh, khoa học dữ liệu và phát triển biên.
Siêu máy tính AI cá nhân nhỏ gọn này cung cấp không gian để thử nghiệm các mô hình và dữ liệu riêng của nhà phát triển mà không cần phải chuyển sang một thể thống kê trên đám mây cho mọi tác vụ.
Cấu hình 64 GB mới, được phân phối độc quyền từ các đối tác sản xuất, giữ cho nền tảng ở mức giá dễ tiếp cận trong khi vẫn giữ nguyên Siêu chip GB10 Grace Blackwell, DGX OS và toàn bộ ngăn xếp phần mềm NVIDIA AI - giống như mẫu 128 GB. Nó hỗ trợ các mô hình lên tới 100 tỷ tham số và các ứng dụng tác nhân được xây dựng trên đó, hoàn toàn chạy trên thiết bị.
Hai thiết bị 64 GB kết nối thành cụm không chỉ nhân đôi bộ nhớ. Trong bài kiểm tra Qwen 3.8 27B của NVIDIA, hai hệ thống 64 GB được gom cụm đã mang lại hiệu suất gấp tới 1,7 lần so với một hệ thống đơn lẻ, với dư địa để tiếp tục mở rộng theo nhu cầu công việc.
DGX Spark sẵn sàng cho việc phát triển tác nhân ngay từ ngày đầu tiên - NVIDIA Agent Toolkit, các thư viện CUDA-X AI, các mô hình mở Nemotron và các môi trường chạy phổ biến như Ollama, vLLM và PyTorch với CUDA đều được hỗ trợ sẵn. Các nhà phát triển có thể chuyển từ lúc bật nguồn sang chạy các mô hình chỉ trong vài phút.
Blender là một trong những nhà cung cấp ứng dụng sáng tạo lớn đầu tiên hỗ trợ nền tảng này, với trình cài đặt tải xuống sẵn sắp ra mắt.
Mở rộng quy mô với NVIDIA Sync Cluster Assistant
Các nhà phát triển có thể bắt đầu với dung lượng bộ nhớ mà dự án của họ cần ngay hôm nay và xây dựng trên một nền tảng được thiết kế để dễ dàng mở rộng các cụm đa nút cho khối lượng công việc lớn hơn khi đường ống của họ phát triển.
Mọi DGX Spark đều được trang bị sẵn card mạng NVIDIA ConnectX-7 NIC ngay trong hộp. Thêm vào đó, hai thiết bị có thể kết nối trực tiếp bằng cáp QSFP, gộp bộ nhớ của chúng lên 128 GB và mở rộng khả năng hỗ trợ mô hình lên tới 200 tỷ tham số, đồng thời cung cấp băng thông bộ nhớ gấp đôi và hiệu suất lên tới 1,7 lần.
Ứng dụng NVIDIA Sync cấu hình cụm đa nút này một cách mượt mà. Tính năng trợ lý cụm phát hiện các thiết bị được kết nối, xác thực cấu hình thiết bị và thiết lập mạng ConnectX-7, giúp các nhà phát triển có thể tập trung vào công việc thay vì hạ tầng. Mỗi nút chạy cùng một ngăn xếp phần mềm NVIDIA, vì vậy không cần phải cấu hình lại gì khi mở rộng từ một thiết bị lên hai.
Và vào cuối tháng này, NVIDIA Sync Model Launcher sẽ giúp việc chạy AI cục bộ trở nên đơn giản như việc bấm vài nút. Các nhà phát triển có thể tải xuống và khởi chạy Qwen3.8 27B trên một hệ thống DGX Spark đơn lẻ hoặc một cụm, với NVIDIA Sync cấu hình mô hình chạy trên các thiết bị được kết nối và giúp truy cập từ máy tính xách tay của người dùng. Trình khởi chạy cũng sẽ thiết lập OpenCode để sử dụng mô hình, giúp các nhà phát triển có thể bắt đầu lập trình ngay trong trình duyệt của họ.
Các trường hợp sử dụng cho nhà phát triển trên DGX Spark
Cấu hình DGX Spark 64 GB mới hỗ trợ công việc thực tế ngay từ ngày đầu tiên. Với các mô hình lên tới 100 tỷ tham số chạy hoàn toàn trên thiết bị, các nhà phát triển và người dùng đam mê có thể bắt đầu với một hệ thống duy nhất cho các mô hình vừa vặn trong bộ nhớ của nó, hoặc kết nối nhiều hệ thống DGX Spark với NVIDIA Sync Cluster Assistant cho các công việc cần nhiều bộ nhớ và khả năng tính toán hơn.
Dưới đây là ba ví dụ về quy trình làm việc:
- Chạy một tác nhân AI suốt ngày đêm: Duy trì một tác nhân lập trình hoặc nghiên cứu chạy trên DGX Spark, luôn sẵn sàng xem xét mã nguồn, phân tích tài liệu hoặc thực hiện các tác vụ nhiều bước. Một cụm cung cấp dung lượng bổ sung cho các mô hình lớn hơn, cửa sổ ngữ cảnh dài hơn hoặc nhiều tác nhân hoạt động cùng lúc.
- Cung cấp sức mạnh cho các ứng dụng AI trên PC hàng ngày của bạn: Chạy một mô hình ngôn ngữ hoặc tạo ảnh trên DGX Spark trong khi đang sử dụng một tác nhân hoặc ứng dụng sáng tạo trên máy tính xách tay hoặc máy tính để bàn. DGX Spark xử lý việc suy luận mô hình, giải phóng cho PC làm các công việc khác.
- Mở rộng quy mô khi công việc lớn hơn: Khi một tác vụ đơn lẻ vượt quá dung lượng của một thiết bị - chạy mô hình lớn hơn, cửa sổ ngữ cảnh dài hơn hoặc các yêu cầu tác nhân đồng thời - hai hệ thống DGX Spark 64 GB kết nối qua kết nối mạng 200 GbE thông qua NVIDIA Sync Cluster Assistant sẽ gộp bộ nhớ lên 128 GB. Quy trình làm việc từng chạy trên một thiết bị sẽ mở rộng lên hai thiết bị mà không cần cấu hình lại môi trường phần mềm.
Bắt đầu với DGX Spark
DGX Spark 64 GB có sẵn từ Acer, ASUS, Dell, Gigabyte, HP và MSI vào thứ Sáu, ngày 23 tháng 10, với giá khởi điểm từ 4.999 USD.
Để bắt đầu:
- Tải xuống một khung suy luận được hỗ trợ - llama.cpp, Ollama, vLLM hoặc LM Studio.
- Tải xuống mô hình cục bộ được khuyến nghị cho quy trình làm việc.
- Để mở rộng lên hai thiết bị, hãy kết nối chúng qua các cổng NVIDIA ConnectX-7 và khởi chạy NVIDIA Sync Cluster Assistant - nó sẽ tự động cấu hình mạng và điều phối khối lượng công việc.
Đối với các tài liệu hướng dẫn về tác nhân AI trên DGX Spark, hãy truy cập các trang NemoClaw, OpenClaw, Hermes Agent và OpenShell tại build.nvidia.com.
Cập nhật thêm từ NVIDIA Local AI
Khám phá các hướng dẫn tại build.nvidia.com/spark cho DGX Spark. Các hướng dẫn sau sẽ sớm có mặt trên các thiết bị 64 GB:
- Phục vụ LLM với vLLM
- Chạy OpenClaw với một LLM cục bộ
- Kết nối nhiều DGX Spark cho khối lượng công việc phân tán
Các mẫu PC Windows mới được trang bị NVIDIA RTX Spark sẽ ra mắt trong tháng này từ Acer, ASUS, Dell, HP, Lenovo, Microsoft và MSI. Hãy đăng ký nhận bản tin RTX Spark để nhận các cập nhật trong tương lai.
Mô hình Qwen-Image-2.1 của Alibaba mang đến khả năng tạo và chỉnh sửa ảnh trong một mô hình nhẹ, mở trọng lượng. Nó chạy cục bộ trên GPU NVIDIA RTX, DGX Spark và DGX Station, mang lại cho người sáng tạo nhiều cách hơn để tạo và tinh chỉnh hình ảnh trên chính phần cứng của họ.
🖥️ NVIDIA RA MẮT HỆ THỐNG AI ĐỂ BÀN DGX SPARK PHIÊN BẢN 64 GB VỚI GIÁ TỪ 4.999 USD AI cục bộ đang trở nên hữu ích hơn bao giờ hết. Khi các tác nhân AI (AI agents) chuyển từ thử nghiệm sang phát triển hàng ngày, các mô hình mở ngày càng mạnh mẽ đang thu gọn lại để phù hợp với nhiều thiết bị hơn, mang lại cho các nhà phát triển nhiều công cụ để chạy ngoại tuyến hơn. Ra mắt trong tháng này, NVIDIA DGX Spark sẽ có sẵn với 64 GB bộ nhớ thống nhất từ các nhà sản xuất đối tác hàng đầu gồm Acer, ASUS, Dell, Gigabyte, HP và MSI. Điều này mang đến cho các nhà phát triển, nhà nghiên cứu và những người đam mê AI một cấu hình mới đi kèm DGX OS và bộ phần mềm NVIDIA AI sẵn sàng sử dụng ngay từ ngày đầu tiên. SKU mới này giúp chạy các tác nhân cục bộ mạnh mẽ ngay trên thiết bị một cách riêng tư, không phụ thuộc vào đám mây. Và khi khối lượng công việc tăng lên, hai thiết bị có thể kết nối thành cụm thông qua NVIDIA Sync Cluster Assistant mà không cần thêm bất kỳ thiết lập phức tạp nào. Điểm khởi đầu mới cho siêu máy tính AI cá nhân DGX Spark kết hợp khả năng tính toán NVIDIA Grace Blackwell, bộ nhớ thống nhất, mạng NVIDIA ConnectX-7 và bộ phần mềm AI được tăng tốc bằng CUDA của NVIDIA trong một hệ thống duy nhất. Đây là một nền tảng AI cục bộ hoàn chỉnh dành cho các tác nhân, suy luận, tinh chỉnh, khoa học dữ liệu và phát triển biên. Siêu máy tính AI cá nhân nhỏ gọn này cung cấp không gian để thử nghiệm các mô hình và dữ liệu riêng của nhà phát triển mà không cần phải chuyển sang một thể thống kê trên đám mây cho mọi tác vụ. Cấu hình 64 GB mới, được phân phối độc quyền từ các đối tác sản xuất, giữ cho nền tảng ở mức giá dễ tiếp cận trong khi vẫn giữ nguyên Siêu chip GB10 Grace Blackwell, DGX OS và toàn bộ ngăn xếp phần mềm NVIDIA AI - giống như mẫu 128 GB. Nó hỗ trợ các mô hình lên tới 100 tỷ tham số và các ứng dụng tác nhân được xây dựng trên đó, hoàn toàn chạy trên thiết bị. Hai thiết bị 64 GB kết nối thành cụm không chỉ nhân đôi bộ nhớ. Trong bài kiểm tra Qwen 3.8 27B của NVIDIA, hai hệ thống 64 GB được gom cụm đã mang lại hiệu suất gấp tới 1,7 lần so với một hệ thống đơn lẻ, với dư địa để tiếp tục mở rộng theo nhu cầu công việc. DGX Spark sẵn sàng cho việc phát triển tác nhân ngay từ ngày đầu tiên - NVIDIA Agent Toolkit, các thư viện CUDA-X AI, các mô hình mở Nemotron và các môi trường chạy phổ biến như Ollama, vLLM và PyTorch với CUDA đều được hỗ trợ sẵn. Các nhà phát triển có thể chuyển từ lúc bật nguồn sang chạy các mô hình chỉ trong vài phút. Blender là một trong những nhà cung cấp ứng dụng sáng tạo lớn đầu tiên hỗ trợ nền tảng này, với trình cài đặt tải xuống sẵn sắp ra mắt. Mở rộng quy mô với NVIDIA Sync Cluster Assistant Các nhà phát triển có thể bắt đầu với dung lượng bộ nhớ mà dự án của họ cần ngay hôm nay và xây dựng trên một nền tảng được thiết kế để dễ dàng mở rộng các cụm đa nút cho khối lượng công việc lớn hơn khi đường ống của họ phát triển. Mọi DGX Spark đều được trang bị sẵn card mạng NVIDIA ConnectX-7 NIC ngay trong hộp. Thêm vào đó, hai thiết bị có thể kết nối trực tiếp bằng cáp QSFP, gộp bộ nhớ của chúng lên 128 GB và mở rộng khả năng hỗ trợ mô hình lên tới 200 tỷ tham số, đồng thời cung cấp băng thông bộ nhớ gấp đôi và hiệu suất lên tới 1,7 lần. Ứng dụng NVIDIA Sync cấu hình cụm đa nút này một cách mượt mà. Tính năng trợ lý cụm phát hiện các thiết bị được kết nối, xác thực cấu hình thiết bị và thiết lập mạng ConnectX-7, giúp các nhà phát triển có thể tập trung vào công việc thay vì hạ tầng. Mỗi nút chạy cùng một ngăn xếp phần mềm NVIDIA, vì vậy không cần phải cấu hình lại gì khi mở rộng từ một thiết bị lên hai. Và vào cuối tháng này, NVIDIA Sync Model Launcher sẽ giúp việc chạy AI cục bộ trở nên đơn giản như việc bấm vài nút. Các nhà phát triển có thể tải xuống và khởi chạy Qwen3.8 27B trên một hệ thống DGX Spark đơn lẻ hoặc một cụm, với NVIDIA Sync cấu hình mô hình chạy trên các thiết bị được kết nối và giúp truy cập từ máy tính xách tay của người dùng. Trình khởi chạy cũng sẽ thiết lập OpenCode để sử dụng mô hình, giúp các nhà phát triển có thể bắt đầu lập trình ngay trong trình duyệt của họ. Các trường hợp sử dụng cho nhà phát triển trên DGX Spark Cấu hình DGX Spark 64 GB mới hỗ trợ công việc thực tế ngay từ ngày đầu tiên. Với các mô hình lên tới 100 tỷ tham số chạy hoàn toàn trên thiết bị, các nhà phát triển và người dùng đam mê có thể bắt đầu với một hệ thống duy nhất cho các mô hình vừa vặn trong bộ nhớ của nó, hoặc kết nối nhiều hệ thống DGX Spark với NVIDIA Sync Cluster Assistant cho các công việc cần nhiều bộ nhớ và khả năng tính toán hơn. Dưới đây là ba ví dụ về quy trình làm việc: • Chạy một tác nhân AI suốt ngày đêm: Duy trì một tác nhân lập trình hoặc nghiên cứu chạy trên DGX Spark, luôn sẵn sàng xem xét mã nguồn, phân tích tài liệu hoặc thực hiện các tác vụ nhiều bước. Một cụm cung cấp dung lượng bổ sung cho các mô hình lớn hơn, cửa sổ ngữ cảnh dài hơn hoặc nhiều tác nhân hoạt động cùng lúc. • Cung cấp sức mạnh cho các ứng dụng AI trên PC hàng ngày của bạn: Chạy một mô hình ngôn ngữ hoặc tạo ảnh trên DGX Spark trong khi đang sử dụng một tác nhân hoặc ứng dụng sáng tạo trên máy tính xách tay hoặc máy tính để bàn. DGX Spark xử lý việc suy luận mô hình, giải phóng cho PC làm các công việc khác. • Mở rộng quy mô khi công việc lớn hơn: Khi một tác vụ đơn lẻ vượt quá dung lượng của một thiết bị - chạy mô hình lớn hơn, cửa sổ ngữ cảnh dài hơn hoặc các yêu cầu tác nhân đồng thời - hai hệ thống DGX Spark 64 GB kết nối qua kết nối mạng 200 GbE thông qua NVIDIA Sync Cluster Assistant sẽ gộp bộ nhớ lên 128 GB. Quy trình làm việc từng chạy trên một thiết bị sẽ mở rộng lên hai thiết bị mà không cần cấu hình lại môi trường phần mềm. Bắt đầu với DGX Spark DGX Spark 64 GB có sẵn từ Acer, ASUS, Dell, Gigabyte, HP và MSI vào thứ Sáu, ngày 23 tháng 10, với giá khởi điểm từ 4.999 USD. Để bắt đầu: • Tải xuống một khung suy luận được hỗ trợ - llama.cpp, Ollama, vLLM hoặc LM Studio. • Tải xuống mô hình cục bộ được khuyến nghị cho quy trình làm việc. • Để mở rộng lên hai thiết bị, hãy kết nối chúng qua các cổng NVIDIA ConnectX-7 và khởi chạy NVIDIA Sync Cluster Assistant - nó sẽ tự động cấu hình mạng và điều phối khối lượng công việc. Đối với các tài liệu hướng dẫn về tác nhân AI trên DGX Spark, hãy truy cập các trang NemoClaw, OpenClaw, Hermes Agent và OpenShell tại build.nvidia.com. Cập nhật thêm từ NVIDIA Local AI Khám phá các hướng dẫn tại build.nvidia.com/spark cho DGX Spark. Các hướng dẫn sau sẽ sớm có mặt trên các thiết bị 64 GB: • Phục vụ LLM với vLLM • Chạy OpenClaw với một LLM cục bộ • Kết nối nhiều DGX Spark cho khối lượng công việc phân tán Các mẫu PC Windows mới được trang bị NVIDIA RTX Spark sẽ ra mắt trong tháng này từ Acer, ASUS, Dell, HP, Lenovo, Microsoft và MSI. Hãy đăng ký nhận bản tin RTX Spark để nhận các cập nhật trong tương lai. Mô hình Qwen-Image-2.1 của Alibaba mang đến khả năng tạo và chỉnh sửa ảnh trong một mô hình nhẹ, mở trọng lượng. Nó chạy cục bộ trên GPU NVIDIA RTX, DGX Spark và DGX Station, mang lại cho người sáng tạo nhiều cách hơn để tạo và tinh chỉnh hình ảnh trên chính phần cứng của họ. 🗞 Nguồn: TechPowerUp #vgsnews #vgs #tintuc
Nguồn: TechPowerUp
