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Nvidia ha presentato due supercomputer desktop per l’AI

Nell’ambito dell’evento GTC 2025, Nvidia ha annunciato una linea di “AI personal supercomputer” alimentati dalla piattaforma Grace Blackwell.

Nel keynote di martedì 18 marzo Jensen Huang, fondatore e CEO di Nvidia, ha mostrato le due nuove macchine; la prima denominata DGX Spark (quella che internamente in precedenza era denominata Project Digits) e DGX Station, macchine indicate come utili in ambito aziendale per creare prototipi, affinare ed eseguire modelli AI di varie dimensioni.

“Sono i computer dell’era dell’AI”, ha dichiarato Huang durante la presentazione. “Sono come i computer dovrebbero essere, e come saranno in futuro”, riferendo di una intera lineup di macchine di vario livello destinate ad aziende, sviluppatori, ricercatori,  data scientist, ecc. che possono prototipare, ottimizzare ed eseguire inferenze IA di DeepSeek, Meta, Google e altri con fino a 200 miliardi di parametri localmente e poi distribuirli sul data center o sul cloud.

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Nvidia DGX Spark

DGX Spark ha un form factor compatto e consente di eseguire mille miliardi di operazioni al secondo in ambito AI computing grazie al superchip GB10 Grace Blackwell; DGX Station vanta 784GB di memoria e GB300 Grace Blackwell, GPU per l’IA che rispetto al modello precedente, presenta miglioramenti significativi in termini di prestazioni e memoria.

DGX Spark è già disponibile ora (i prezzi partono da 3999$ con 128GB di memoria), mentre  DGX Station sarà disponibile entro fine anno mediante partner tecnologici quali Asus, Boxx, Dell, HP e Lenovo.

“Gli agenti AI saranno dappertutto”, ha riferito Huang. “Come sono eseguiti, quali aziende li gestiscono e come li eseguiamo sarà fondamentalmente diverso, e per questo abbiamo bisogno una nuova linea di computer”.

Nvidia offre ovviamente stack software dedicati, compresi strumenti per l’AI generativi framework, librerie e modelli pre-addestrati. È possibile collegare due sistemi NVIDIA DGX Spark insieme per lavorare con modelli IA fino a 405 miliardi di parametri.

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