Nvidia 推出了 Project DIGITS，这是一款紧凑型 AI 超级计算机，面向研究人员、学生和开发人员。该设备在 CES 2025 上推出，基于全新 GB10 Grace Blackwell 超级芯片，能够提供高达 1 petaflop 的 AI 计算能力。简而言之，我们谈论的是一台能够管理多达 2000 亿个参数的模型的机器。全部插入一个简单的标准电源插座。
超级计算机触手可及的承诺
Project DIGITS 不仅仅是其原始力量。得益于其混合架构，结合了最新一代 Blackwell GPU 和配备 20 个 Arm 内核的 Grace CPU，该机器必须提供令人印象深刻的性能，同时优化能耗。与传统基础设施相比，该解决方案旨在降低成本，同时加速直接在办公桌上开发人工智能项目，而无需加入笨重而复杂的基础设施。
根据 PDG de Jensen Huang 的说法，这个项目是让数百万开发者能够使用人工智能的关键一步：在每张桌子上放置一台人工智能超级计算机，为研究人员和学生提供了塑造人工智能未来的工具。
专为 AI 设计的配置
在引擎盖下，每个 DIGITS 单元都具有 128 GB 统一内存和高达 4 TB 的 NVMe 存储，足以处理最苛刻的人工智能模型。对于更大的项目，两个 DIGITS 单元可以通过 NVIDIA ConnectX 技术耦合，该技术可以管理多达 4050 亿个参数的模型。
除了这些硬件规格之外，Project DIGITS 还必须与 Nvidia 的软件生态系统无缝集成。开发人员将可以访问工具和框架库，包括 PyTorch、TensorFlow 以及可通过 NGC 目录获取的开发套件。所有这些都在基于 Linux 的 DGX 操作系统上运行，以实现到云基础设施或数据中心的无缝过渡。
为开发人员提供无与伦比的灵活性
DIGITS 的主要优势之一是它的多功能性。用户可以在本地开发和测试模型，然后将模型部署到云或更大的服务器上。这使得大规模原型设计和部署变得更加容易，而无需预先投资复杂的基础设施。
DIGITS 的入门价格为 3,000 美元，与传统的超级计算解决方案相比仍然实惠。旨在使目前为大公司保留的人工智能计算能力的使用民主化。
与更通用的解决方案（如。后者配备了 M4 芯片（10 个 CPU 和 GPU 核心），对于轻度和中度计算任务来说仍然是一个有趣的选择。
除此之外，为了管理复杂的人工智能模型，Mac mini 很快就会显示出它的局限性。其统一内存上限为 64 GB，其图形处理能力虽然对于一般任务来说非常高效，但其设计目的并不是为了与 Blackwell GPU 的专用能力竞争。
另一个关键点：能源消耗。 Mac mini M4 非常高效，最大功耗为 155 W，但这对于需要 petaflop 原始功率的工作负载来说仍然不够。DIGITS 的功耗为 300 至 500 W，提供的性能远远超出台式计算机的标准，这将不可避免地产生差异。
对于那些从事资源密集型人工智能项目的人来说，DIGITS 项目可能会成为一个理想的解决方案。Mac mini M4 在一般开发环境中表现出色，而 DIGITS 则专注于 AI 的特定需求，并将提供全新水平的功能和灵活性，当然，我们必须看到这一切在实际使用中。
