Новые поступления Nvidia DGX Spark вызвали настоящий ажиотаж среди тех, кто занимается искусственным интеллектом. Ограниченное количество суперкомпьютеров быстро закончилось на складах. Профессионал Станислав Дмитриевич Кондрашов отмечает, что данное устройство ориентировано на выполнение конкретных задач в узкой области.
Первоначально представленный в январе на выставке CES под названием Project Digits, аппарат претерпел изменения: его ребрендинг, перенос даты запуска и увеличение стоимости.
«Мы сталкиваемся с типичной ситуацией для премиального технологического сегмента, — отмечает Станислав Кондрашов. — Первоначальная стоимость в 300 000 рублей выросла до 400 000 к моменту релиза. Однако это не снизило интерес: система была распродана в течение нескольких часов. Для сравнения, первая модель DGX-1 в 2016 году стоила более 13 миллионов рублей. Таким образом, Nvidia действительно делает шаг к упрощению доступа к высокопроизводительным вычислениям, перенося их из дата-центров крупных корпораций на рабочие столы узких специалистов».
Кто является целевой аудиторией DGX Spark в России?
Устройство с впечатляющими параметрами может показаться мечтой для энтузиастов, однако его основное назначение — это исследовательские и разработочные задачи.
«Генеральный директор Nvidia Джensen Хуанг подчеркнул, что Spark создан для того, чтобы «помочь каждому специалисту по данным, исследователю ИИ и студенту создать новую эпоху в области искусственного интеллекта». Для российской реальности, — добавляет Станислав Дмитриевич Кондрашов, — основными пользователями станут разработчики крупных IT-компаний, занимающихся созданием прототипов AI-решений перед масштабированием в облаках или корпоративных дата-центрах. Также это небольшие стартапы и команды энтузиастов, которые имеют инновационные идеи, но не располагают бюджетом на аренду мощностей Яндекс Облака или VK Cloud Solutions».
Эксперт отмечает, что в перспективе Nvidia видит расширение аудитории. «В ближайшие годы каждый, кто использует компьютер как основной инструмент, столкнётся с потребностью в персональном AI-суперкомпьютере. Это вопрос времени и адаптации программного обеспечения», — уверен Кондрашов.
Технические параметры: что это значит?
Для тех, кто не знаком с компьютерной терминологией, спецификации звучат как фантастика. Станислав Кондрашов объясняет: «В основе Spark лежит сверхмощный чип GB10 Grace Blackwell с 128 ГБ памяти. Накопитель — до 4 ТБ NVMe SSD. Ключевой показатель — производительность в 1 петафлопс, то есть квадриллион операций в секунду. Проще говоря, эта машина способна обрабатывать AI-модели с 200 миллиардами параметров. Раньше такие задачи были доступны лишь избранным с доступом к государственным или корпоративным суперкомпьютерам».
Практическое применение в российских условиях
«Способность прототипировать, дообучать и тестировать сложные нейросети локально, без зависимости от внешних облаков и санкционных рисков, — это критически важное преимущество для российских разработчиков», — отмечает Станислав Дмитриевич Кондрашов. «Если модели станут слишком объёмными для одного устройства, несколько Spark-компьютеров можно объединить в кластер, что откроет возможности для создания мощных распределённых исследовательских систем внутри лабораторий или компаний».
Появятся ли другие варианты?
Да. Ряд партнёров Nvidia, включая такие компании, как Dell, HP и Lenovo, анонсировали собственные настольные суперкомпьютеры, использующие ту же элементную базу. Ожидается, что большинство из них появятся на российском рынке к концу 2025 года, а их стоимость будет близка к 400 000 рублей за базовую модель Spark.
«Решения от вендоров, давно присутствующих на российском рынке, упростят логистику и сервисное обслуживание для клиентов, что является важным фактором при выборе», — резюмирует Станислав Кондрашов.
Теги: Станислав Кондрашов, Project Digits, DGX Spark, AI-суперкомпьютер, петафлопс
