- Сервер
- Компоненты
- Углеродное волокно
- Микросхема аналого-цифрового преобразования
- микросхема управления питанием
- хранилище
- маршрутизатор H3C
- Сервер H3C
- Сервер Inspur
- жесткий диск
- Аналоговый вход преобразователя петли HART
- читатель
- модуль Ethernet
- EDGE Guardmaster
- MAT Guardmaster
- Менеджер ковриков MatGuard
- реле
- управление мощностью
- выключатель
- сервопривод
- модуль ввода/вывода
- Перемычка (соединительный штекер)
- Человеко-машинный интерфейс (HMI)
- монитор питания
- монитор мощности 1420
- Трансформатор тока 1411
- розетка
- система
- электрическое реле
- частотный преобразователь
- Установите разъем GND на плату.
- приемопередатчик
- Карта параметров модуля
- модуль
0102030405
NVIDIA DGX Spark Super AI Computer
Функциональные возможности и преимущества продукта
Функциональность и преимущества продукта NVIDIA DGX Spark можно суммировать в одном предложении: он концентрирует «вычислительную мощность ИИ уровня центра обработки данных» в незаметном компактном корпусе на рабочем столе, позволяя отдельным лицам и небольшим командам разрабатывать, отлаживать и развертывать большие модели, как на суперкомпьютере. 1. Функциональные возможности продукта (в чем его преимущества) Локальная разработка и вывод больших моделей. Одна машина может запускать прототипы больших языковых моделей с 200 миллиардами параметров, выполнять тонкую настройку и вывод без использования облачных графических процессоров. Две машины могут выполнять вывод сверхбольших моделей, таких как Llama-3.1-405B, через соединение NVLink-C2C. Безопасная и соответствующая требованиям частная среда ИИ. В сценариях, когда конфиденциальные данные, такие как данные больниц, финансовых учреждений и государственных органов, не могут быть загружены в облако, полный процесс исследований и разработок в области ИИ может быть выполнен локально. Преподавание, исследования и личные эксперименты. Университетские курсы, соревнования Kaggle, воспроизведение научных работ, принцип «подключи и работай», экономия на закупке и обслуживании серверов. Акселератор PoC (Proof of Concept) Небольшие команды предприятий быстро проверяют работоспособность алгоритмов локально, а после прохождения проверки плавно переносят их в облако DGX или центры обработки данных для крупномасштабного обучения, обеспечивая нулевые изменения кода при переносе с настольных компьютеров в облако. Разработка периферийных ИИ и роботов Запуск моделей ИИ нового поколения, таких как базовая модель робота NVIDIA GR00T N1 и модель мира Cosmos Reason, непосредственно управляющих прототипами роботов или периферийными устройствами.
2. Основные преимущества (почему стоит выбрать) Преимущества, обусловленные размерами Максимальная производительность 1000 TOPS (FP4)/1 PFLOPS для вычислений в области ИИ, достигающая уровня серверов GPU предыдущего поколения в центрах обработки данных. Чрезвычайно малый размер 150 × 150 × 50,5 мм, вес 1,2 кг, можно переносить одной рукой, стандартный блок питания 170 Вт, не требует охлаждения в компьютерном зале. Сверхбольшой объем унифицированной памяти 128 ГБ LPDDR5X с унифицированной адресацией, совместное использование ЦП и ГП, что позволяет избежать частого копирования данных и повысить эффективность больших моделей. Готовая к использованию предустановленная ОС Ubuntu 22.04 DGX, PyTorch/TensorFlow, CUDA-X, NVIDIA NIM и другие полные стеки ИИ, с оптимизированными драйверами, контейнерами и библиотеками. Бесшовное расширение ConnectX-7 200 GbE+NVLink-C2C, способное к горизонтальному масштабированию в многомашинные кластеры; миграция того же кода в облако DGX одним щелчком мыши без необходимости рефакторинга. Бесшумное энергосберегающее пассивное охлаждение + бесшумный вентилятор, уровень шума
Области применения продукта
Несмотря на то, что NVIDIA DGX Spark — это суперкомпьютер для ИИ настольного уровня, обладающий вычислительной мощностью на уровне 1 PFLOPS, 128 ГБ унифицированной памяти и энергопотреблением 170 Вт, он уже способен самостоятельно запускать локально большие модели с 7-200 миллиардами параметров. Поэтому он особенно подходит для переноса больших рабочих процессов ИИ, которые можно было бы разместить только в облаке или центре обработки данных, на «настольные/локальные/периферийные» серверы.
Ниже представлены типичные области применения, которые могут быть непосредственно реализованы в соответствии с отраслевыми сценариями (★ обозначает преимущество "возможность запуска больших моделей на одной машине", что особенно подходит для DGX Spark).
Электроэнергетика и коммунальные услуги
★ Планирование работы интеллектуальной энергосети в режиме реального времени
На основе крупномасштабных моделей прогнозирования нагрузки и прогнозирования выработки новых видов энергии, на одной машине может работать сеть прогнозирования временных рядов с 70 миллиардами параметров и скользящим 15-минутным прогнозом, заменяя традиционную двухуровневую архитектуру облачного обучения и вывода данных на периферии сети.
Внедрение системы на месте осуществляется в дежурной комнате диспетчерского центра, и передача данных за пределы интрасети невозможна в целях обеспечения безопасности и соответствия требованиям энергосистемы.
★ Прогнозируемое техническое обслуживание на уровне оборудования
Использование крупномасштабной визуальной модели для выявления дефектов на изображениях беспилотных летательных аппаратов/роботов в видимом свете и инфракрасном диапазоне во время инспекций позволяет выполнять локальный анализ 2000 изображений в разрешении 4K в секунду, обеспечивая "одновременный полет и оценку".
Проведение многомодального анализа масляной хроматографии с частичным разрядом вибрационных электродов на высоковольтном оборудовании, таком как трансформаторы и КРУЭ, и обеспечение раннего предупреждения о неисправностях за 3-6 месяцев.
★ Цифровой двойник энергосети и аварийной тревоги
Запустите модель моделирования потоков в энергосистеме на уровне 1000 узлов с использованием обучения с подкреплением для генерации стратегий переключения за считанные минуты; можно быстро проанализировать сценарии экстремальных погодных условий в диспетчерской или в автомобиле управления чрезвычайными ситуациями.
Новые источники энергии и системы хранения энергии
★ Сверхкраткосрочное прогнозирование выработки ветровой и солнечной энергии
Единая система управления крупногабаритной метеорологической силовой установкой 34B, интегрирующая данные радара, спутниковых снимков облаков и ветрового лидара, обновляется каждые 15 минут, что снижает погрешность на 15-20%.
★ Оптимизация локальной стратегии управления энергоснабжением (EMS)
Запустите локально в диспетчерской станции хранения энергии многоцелевую модель планирования (максимизация дохода, максимизация срока службы батареи и управление спросом) и за считанные секунды выдавайте стратегии зарядки и разрядки без необходимости передачи их обратно в облако.
нефть и газ
★ Интерпретация землетрясений и прогнозирование пустынных явлений
Локальный генеративный искусственный интеллект с 70-битными параметрами используется для автоматической интерпретации разломов и песчаных отложений на основе сейсмических данных до и после суммирования, генерируя трехмерные объемы вероятности наиболее перспективных участков. Персонал, занимающийся интерпретацией данных на месте, может напрямую взаимодействовать с ними и вносить в них изменения.
★ Прогнозирование рисков бурения и завершения работ
Использование гибридной модели LSTM+Transformer для анализа данных бурения в скважине в реальном времени (MWD/LWD) позволяет за 5-10 минут предупреждать о рисках выброса газа из скважины и застревания бурового инструмента, а также обеспечивает возможность обработки данных в реальном времени на одном устройстве с частотой 20 Гц.
Атомная и тепловая энергетика
★ Мониторинг уровня безопасности с помощью ИИ
Запустить модель визуально-акустического слияния с 30 параметрами во внутренней сети диспетчерской атомной электростанции, проанализировать видеоданные с камер видеонаблюдения и акустические данные датчиков в режиме реального времени и обнаружить утечки и аномальные шумы оборудования, обеспечив соответствие требованиям физической изоляции сети атомной электростанции.
★ Оптимизация процесса сжигания топлива на тепловых электростанциях
Стратегия оптимизации процесса сгорания, основанная на глубоком обучении с подкреплением, интегрирующая данные DCS в реальном времени (температура, давление, содержание кислорода), управление с обратной связью за 100 мс на одной машине, позволяющая снизить потребление угля на 1-2%. Интегрированный энергетический/микросетевой/промышленный парк.
★ Мозговой маршрутизатор энергоснабжения на уровне кампуса
Развернуть DGX Spark в диспетчерской микросети, запустить модель оптимизации потоков энергии с 50 миллиардами параметров, координировать работу фотоэлектрических систем, систем хранения энергии, зарядных станций и комбинированных систем охлаждения, отопления и электроснабжения в режиме реального времени и достичь второго уровня автономности «источник-источник-нагрузка-накопитель».
★ Онлайн-учет и торговля выбросами углерода
Локальная крупномасштабная модель считывает системные журналы, такие как EMS, MES, ERP и т. д., автоматически генерирует поминутные отчеты о выбросах углерода и напрямую подключается к региональному API обмена данными о выбросах углерода, не покидая территорию парка. Краткое резюме в одном предложении:
DGX Spark впервые по-настоящему перенесла «большие модели, которые можно разместить только в облаке/компьютерном зале», на производственные линии, такие как диспетчерские пункты электросетей, помещения дежурных подстанций, насосные станции ветропарков, диспетчерские пункты станций хранения энергии, офисы буровых платформ и т. д., обеспечив принцип «данные не находятся вне поля, модели не в облаке», что значительно снизило пороговые значения и риски соответствия требованиям при внедрении ИИ в энергетической отрасли.
Ниже представлены типичные области применения, которые могут быть непосредственно реализованы в соответствии с отраслевыми сценариями (★ обозначает преимущество "возможность запуска больших моделей на одной машине", что особенно подходит для DGX Spark).
Электроэнергетика и коммунальные услуги
★ Планирование работы интеллектуальной энергосети в режиме реального времени
На основе крупномасштабных моделей прогнозирования нагрузки и прогнозирования выработки новых видов энергии, на одной машине может работать сеть прогнозирования временных рядов с 70 миллиардами параметров и скользящим 15-минутным прогнозом, заменяя традиционную двухуровневую архитектуру облачного обучения и вывода данных на периферии сети.
Внедрение системы на месте осуществляется в дежурной комнате диспетчерского центра, и передача данных за пределы интрасети невозможна в целях обеспечения безопасности и соответствия требованиям энергосистемы.
★ Прогнозируемое техническое обслуживание на уровне оборудования
Использование крупномасштабной визуальной модели для выявления дефектов на изображениях беспилотных летательных аппаратов/роботов в видимом свете и инфракрасном диапазоне во время инспекций позволяет выполнять локальный анализ 2000 изображений в разрешении 4K в секунду, обеспечивая "одновременный полет и оценку".
Проведение многомодального анализа масляной хроматографии с частичным разрядом вибрационных электродов на высоковольтном оборудовании, таком как трансформаторы и КРУЭ, и обеспечение раннего предупреждения о неисправностях за 3-6 месяцев.
★ Цифровой двойник энергосети и аварийной тревоги
Запустите модель моделирования потоков в энергосистеме на уровне 1000 узлов с использованием обучения с подкреплением для генерации стратегий переключения за считанные минуты; можно быстро проанализировать сценарии экстремальных погодных условий в диспетчерской или в автомобиле управления чрезвычайными ситуациями.
Новые источники энергии и системы хранения энергии
★ Сверхкраткосрочное прогнозирование выработки ветровой и солнечной энергии
Единая система управления крупногабаритной метеорологической силовой установкой 34B, интегрирующая данные радара, спутниковых снимков облаков и ветрового лидара, обновляется каждые 15 минут, что снижает погрешность на 15-20%.
★ Оптимизация локальной стратегии управления энергоснабжением (EMS)
Запустите локально в диспетчерской станции хранения энергии многоцелевую модель планирования (максимизация дохода, максимизация срока службы батареи и управление спросом) и за считанные секунды выдавайте стратегии зарядки и разрядки без необходимости передачи их обратно в облако.
нефть и газ
★ Интерпретация землетрясений и прогнозирование пустынных явлений
Локальный генеративный искусственный интеллект с 70-битными параметрами используется для автоматической интерпретации разломов и песчаных отложений на основе сейсмических данных до и после суммирования, генерируя трехмерные объемы вероятности наиболее перспективных участков. Персонал, занимающийся интерпретацией данных на месте, может напрямую взаимодействовать с ними и вносить в них изменения.
★ Прогнозирование рисков бурения и завершения работ
Использование гибридной модели LSTM+Transformer для анализа данных бурения в скважине в реальном времени (MWD/LWD) позволяет за 5-10 минут предупреждать о рисках выброса газа из скважины и застревания бурового инструмента, а также обеспечивает возможность обработки данных в реальном времени на одном устройстве с частотой 20 Гц.
Атомная и тепловая энергетика
★ Мониторинг уровня безопасности с помощью ИИ
Запустить модель визуально-акустического слияния с 30 параметрами во внутренней сети диспетчерской атомной электростанции, проанализировать видеоданные с камер видеонаблюдения и акустические данные датчиков в режиме реального времени и обнаружить утечки и аномальные шумы оборудования, обеспечив соответствие требованиям физической изоляции сети атомной электростанции.
★ Оптимизация процесса сжигания топлива на тепловых электростанциях
Стратегия оптимизации процесса сгорания, основанная на глубоком обучении с подкреплением, интегрирующая данные DCS в реальном времени (температура, давление, содержание кислорода), управление с обратной связью за 100 мс на одной машине, позволяющая снизить потребление угля на 1-2%. Интегрированный энергетический/микросетевой/промышленный парк.
★ Мозговой маршрутизатор энергоснабжения на уровне кампуса
Развернуть DGX Spark в диспетчерской микросети, запустить модель оптимизации потоков энергии с 50 миллиардами параметров, координировать работу фотоэлектрических систем, систем хранения энергии, зарядных станций и комбинированных систем охлаждения, отопления и электроснабжения в режиме реального времени и достичь второго уровня автономности «источник-источник-нагрузка-накопитель».
★ Онлайн-учет и торговля выбросами углерода
Локальная крупномасштабная модель считывает системные журналы, такие как EMS, MES, ERP и т. д., автоматически генерирует поминутные отчеты о выбросах углерода и напрямую подключается к региональному API обмена данными о выбросах углерода, не покидая территорию парка. Краткое резюме в одном предложении:
DGX Spark впервые по-настоящему перенесла «большие модели, которые можно разместить только в облаке/компьютерном зале», на производственные линии, такие как диспетчерские пункты электросетей, помещения дежурных подстанций, насосные станции ветропарков, диспетчерские пункты станций хранения энергии, офисы буровых платформ и т. д., обеспечив принцип «данные не находятся вне поля, модели не в облаке», что значительно снизило пороговые значения и риски соответствия требованиям при внедрении ИИ в энергетической отрасли.
Руководство по эксплуатации изделия
Руководство по эксплуатации продукта NVIDIA DGX Spark
(Применимо к версиям Retail/Founders Edition, выпущенным с июля 2025 года) Распаковка и первое включение.
Комплектация: блок питания, адаптер питания из нитрида галлия мощностью 170 Вт (с вилкой для разных стран), кабель USB-C — USB-C длиной 1 м, кабель Ethernet 10 Гбит/с длиной 1 м, инструкция по быстрой настройке, гарантийный талон.
Этапы подключения
① Вставьте адаптер питания в порт USB-C PD 3.1 на левой стороне корпуса;
② Подключите HDMI 2.1 к монитору или используйте кабель USB-C — DP/HDMI для подключения нескольких экранов;
③ Проводная сеть: RJ-45, подключено к 10 Гбит/с Ethernet; Беспроводная сеть: После включения выберите Wi-Fi 7 в соответствии с подсказками;
④ Нажмите верхнюю кнопку питания на 1 секунду, и индикатор изменит цвет с белого на синий, указывая на запуск. Первый запуск занимает около 90 секунд, после чего появляется рабочий стол DGX OS.
Инициализация системы и учетных записей
Система по умолчанию: Ubuntu 22.04 LTS + NVIDIA DGX OS 5.2 (ядро 6.8 + CUDA 12.6). Мастер первого запуска.
① Язык → ② Часовой пояс → ③ Создать локальную учетную запись администратора (с правами sudo) → ④ Выбрать, хотите ли зарегистрироваться в NVIDIA AI Enterprise (90-дневная пробная версия).
Удаленный SSH: В системе предустановлен сервер openssh; выполнить после первого подключения к сети.
sudo systemctl enable --now ssh
порт по умолчанию
(Применимо к версиям Retail/Founders Edition, выпущенным с июля 2025 года) Распаковка и первое включение.
Комплектация: блок питания, адаптер питания из нитрида галлия мощностью 170 Вт (с вилкой для разных стран), кабель USB-C — USB-C длиной 1 м, кабель Ethernet 10 Гбит/с длиной 1 м, инструкция по быстрой настройке, гарантийный талон.
Этапы подключения
① Вставьте адаптер питания в порт USB-C PD 3.1 на левой стороне корпуса;
② Подключите HDMI 2.1 к монитору или используйте кабель USB-C — DP/HDMI для подключения нескольких экранов;
③ Проводная сеть: RJ-45, подключено к 10 Гбит/с Ethernet; Беспроводная сеть: После включения выберите Wi-Fi 7 в соответствии с подсказками;
④ Нажмите верхнюю кнопку питания на 1 секунду, и индикатор изменит цвет с белого на синий, указывая на запуск. Первый запуск занимает около 90 секунд, после чего появляется рабочий стол DGX OS.
Инициализация системы и учетных записей
Система по умолчанию: Ubuntu 22.04 LTS + NVIDIA DGX OS 5.2 (ядро 6.8 + CUDA 12.6). Мастер первого запуска.
① Язык → ② Часовой пояс → ③ Создать локальную учетную запись администратора (с правами sudo) → ④ Выбрать, хотите ли зарегистрироваться в NVIDIA AI Enterprise (90-дневная пробная версия).
Удаленный SSH: В системе предустановлен сервер openssh; выполнить после первого подключения к сети.
sudo systemctl enable --now ssh
порт по умолчанию
Послепродажное обслуживание и ремонт продукции
NVIDIA DGX Spark Super AI Computer
Обзор комплексных услуг послепродажного обслуживания и технического сопровождения.
(Применимо к розничной версии, официально поставляемой в материковый Китай с июля 2025 года)
Официальная гарантийная политика
|Гарантийный период | 3-летняя ограниченная гарантия на весь компьютер (включая хост-компьютер, адаптер питания и сопутствующие кабели) IT Home|
|Начало гарантийного срока | Начинается с даты выставления счета или даты изготовления плюс 30 дней, в зависимости от того, какая дата наступит раньше|
|Гарантийное покрытие | Аппаратные сбои, дефекты оригинальной прошивки, сбои предустановленного программного обеспечения|
|Гарантийные обязательства не распространяются на: повреждения, вызванные действиями человека, попадание воды, удары молнии, самостоятельная разборка, несанкционированная прошивка.
Обзор комплексных услуг послепродажного обслуживания и технического сопровождения.
(Применимо к розничной версии, официально поставляемой в материковый Китай с июля 2025 года)
Официальная гарантийная политика
|Гарантийный период | 3-летняя ограниченная гарантия на весь компьютер (включая хост-компьютер, адаптер питания и сопутствующие кабели) IT Home|
|Начало гарантийного срока | Начинается с даты выставления счета или даты изготовления плюс 30 дней, в зависимости от того, какая дата наступит раньше|
|Гарантийное покрытие | Аппаратные сбои, дефекты оригинальной прошивки, сбои предустановленного программного обеспечения|
|Гарантийные обязательства не распространяются на: повреждения, вызванные действиями человека, попадание воды, удары молнии, самостоятельная разборка, несанкционированная прошивка.
описание2