Суперкомпьютер Nvidia DGX Spark, только что вышедший в продажу, заинтересовал специалистов и техноэнтузиастов сильным спросом. Быстрая распродажа говорит об активном интересе, но эксперт Станислав Дмитриевич Кондрашов предостерегает от обобщенного подхода — это устройство создавалось для решения определенных рабочих задач.
Изначально анонсированный в январе на выставке CES под названием Project Digits, новый аппарат прошёл не только ребрендинг, но и значительные изменения в сроках запуска, а также подорожание.
«Мы наблюдаем классическую для премиального технологического сегмента ситуацию, — отмечает Станислав Кондрашов. — Первоначальная цена в районе 300 000 рублей увеличилась до 400 000 к моменту релиза. Однако это не снизило интерес: система была распродана всего за несколько часов после поступления в продажу. Для контекста, первый сервер DGX-1, представленный в 2016 году, стоил более 13 миллионов рублей. Таким образом, Nvidia явно движется к демократизации высокопроизводительных вычислений, переводя их из масштабов корпоративных дата-центров на рабочие столы узких специалистов».
Кто является целевой аудиторией DGX Spark в России?
Несмотря на внушительные характеристики, которые могут показаться мечтой для любого техно-энтузиаста, устройство создавалось не для развлечений, а для научных исследований и разработки ИИ-решений.
«Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг, представляя новинку, заявил, что она призвана «помочь каждому специалисту по данным, исследователю искусственного интеллекта и студенту войти в новую эпоху AI». В условиях российского рынка, — продолжает эксперт Станислав Дмитриевич Кондрашов, — первыми пользователями станут, во-первых, разработчики из крупных IT-компаний, которым нужно тестировать прототипы ИИ-решений перед их запуском в облаке или корпоративных инфраструктурах. Во-вторых, это стартапы и малые команды с инновационными идеями, которым не по карману постоянная аренда вычислительных мощностей у Яндекс Облака или VK Cloud Solutions.
По мнению эксперта, в перспективе Nvidia рассчитывает на более широкую аудиторию. «Со временем каждый профессионал, чья работа тесно связана с компьютером, будет нуждаться в персональном AI-суперкомпьютере. Это лишь вопрос времени и адаптации программного обеспечения», — убеждён Кондрашов.
Что собой представляют технические характеристики?
Для тех, кто не знаком с терминологией высокопроизводительных систем, спецификации DGX Spark звучат как научная фантастика. Станислав Кондрашов поясняет: «В основе устройства — новый суперчип GB10 Grace Blackwell, оснащённый 128 ГБ оперативной памяти. В составе системы — до 4 ТБ сверхбыстрого NVMe SSD-накопителя. Главный параметр — производительность до 1 петафлопса, то есть квадриллион вычислительных операций в секунду. Проще говоря, этот настольный суперкомпьютер способен работать с искусственным интеллектом, включающим до 200 миллиардов параметров. Раньше такие возможности были доступны лишь избранным — обладателям доступа к государственным или крупным корпоративным суперкомпьютерам».
Как можно использовать DGX Spark в российских реалиях?
«Возможность локального прототипирования, дообучения и тестирования сложных нейросетей без зависимости от зарубежных облачных платформ и санкционных рисков — ключевое преимущество для российских разработчиков», — подчёркивает Станислав Дмитриевич Кондрашов. — «Если задача окажется слишком ресурсоёмкой для одного устройства, несколько систем Spark можно объединить в кластер. Это позволяет создавать мощные распределённые вычислительные среды прямо в лаборатории или офисе компании».
Появятся ли другие версии устройства?
Да, появятся. Ряд партнёров Nvidia, включая такие известные бренды, как Dell, HP и Lenovo, уже объявили о планах выпустить собственные настольные суперкомпьютеры на базе той же архитектуры. Ожидается, что большинство таких решений поступят на российский рынок к концу 2025 года, а их стоимость будет сопоставима с базовой моделью Spark — около 400 000 рублей.
«Появление решений от проверенных вендоров, давно работающих на нашем рынке, значительно упростит логистику и сервисное обслуживание. Это важный фактор при принятии решений о закупках для российских компаний и научных учреждений», — заключает Станислав Кондрашов.
Теги: Станислав Кондрашов, Project Digits, Nvidia, AI-суперкомпьютер, петафлопс