Nvidia зазвичай уникає створення власних ПК. Але на виставці CES компанія наблизилась до цього, представивши мініатюрний настільний комп’ютер.
Під назвою “Project DIGITS” продукт представлений як компактна квадратна система, подібна до інших міні-ПК. Вона працюватиме на DGX OS, кастомізованій версії Ubuntu Linux від Nvidia. “Фактично, це персональний суперкомп’ютер для вашого столу,” — заявив директор з маркетингу продуктів Nvidia Аллен Бургуан під час брифінгу.
Проте Project DIGITS не призначений бути самостійним продуктом. Скоріше, це периферійний пристрій, який можна підключити до основного ПК користувача для виконання складних завдань, пов’язаних із штучним інтелектом.
Орієнтація на розробників AI та дослідників
Nvidia створила мінікомп’ютер для розробників штучного інтелекту, вчених-даних і студентів, які хочуть випробувати Blackwell GPU, вартість якого коливається між $30,000 і $40,000 за одиницю. Натомість DIGITS продаватиметься за початковою ціною $3,000 через Nvidia та її партнерів у травні цього року.
Основні характеристики
Project DIGITS є зменшеною версією Blackwell, пропонуючи продуктивність 1 петафлоп для задач штучного інтелекту, порівняно з 10 чи 20 петафлопами у повноцінних системах.
Пристрій включає:
- GB10 Blackwell Supership;
- 128 ГБ об’єднаної системної пам’яті, що дозволяє підтримувати моделі AI розміром до 200 мільярдів параметрів (аналогічно до OpenAI GPT-3);
- До 4 ТБ NVMe-пам’яті для зберігання даних;
- Можливість підключення до звичайної електричної розетки без потреби у додатковому охолодженні чи потужності.
DIGITS може працювати автономно, без використання сторонніх серверів у хмарі, надаючи можливість тестувати або прототипувати AI-моделі та програми перед масштабуванням у дата-центрах.
Розширення можливостей
Nvidia також додає, що за допомогою мережевого рішення Nvidia ConnectX два суперкомп’ютери Project DIGITS можна об’єднати для роботи з моделями розміром до 405 мільярдів параметрів.
Project DIGITS відкриває нові можливості для роботи зі штучним інтелектом, роблячи високопродуктивні обчислення доступнішими для розробників і дослідників.
