Quando pensiamo a un supercomputer , in genere immaginiamo una macchina che occupa un’enorme quantità di spazio, l’equivalente di una grande stanza o più. Ed è chiaro che spesso è così . Questo tipo di infrastruttura consente di realizzare dispositivi molto più potenti dei PC su cui lavoriamo. Condizione essenziale per realizzare operazioni ad alto consumo di risorse, ad esempio quelle legate allo sviluppo dell’intelligenza artificiale .
Nvidia vuole cambiare le cose. L’azienda nota per le sue schede grafiche ha presentato due supercomputer non più grandi dei nostri dispositivi personali. Uno di questi è addirittura “ il più piccolo supercomputer di intelligenza artificiale del mondo ”: il DGX Spark , insieme alla sua sorella maggiore, la DGX Station . Sono visibili nell’immagine che funge da illustrazione principale di questo articolo. Possiamo vedere chiaramente che in termini di dimensioni, Nvidia non ha mentito. Cosa c’è dentro?
DGX Spark e DGX Station consentono il lavoro di intelligenza artificiale a casa
Diamo prima un’occhiata al modello più piccolo. Il chip, o meglio il “ superchip ” che fa da cuore al DGX Spark è un Nvidia GB10 Grace Blackwell , capace di eseguire 1.000 trilioni di operazioni al secondo , ovvero 1.000 TOPS. Il mini PC è dotato di 128 GB di memoria unificata , il che significa che sia la CPU che la GPU possono utilizzarla contemporaneamente. Per quanto riguarda l’archiviazione, Nvidia offre SSD NVMe con fino a 4 TB di spazio.
Logicamente, la stazione DGX sfrutta le sue dimensioni maggiori per fare ancora meglio. Utilizza un superchip GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop . Con esso passiamo a 20.000 trilioni di operazioni al secondo , ovvero 20 petaflop. La memoria, anch’essa unificata, sale a 784 GB. Nessun dettaglio invece sullo storage, anche se ci aspettiamo diversi TB come standard.
Chiariamo subito una cosa: non ha molto senso acquistare uno di questi supercomputer se non si rientra in una delle categorie citate da Nvidia: ” Sviluppatori di intelligenza artificiale, ricercatori, data scientist e studenti “. Anche questo funziona se sei un dilettante informato e molto entusiasta.
L’idea principale alla base di queste macchine è quella di consentire ” la prototipazione, il perfezionamento e l’inferenza di modelli [linguistici] di grandi dimensioni sul proprio computer desktop “. Per dirla in modo più chiaro, si tratta di poter lavorare sull’intelligenza artificiale localmente , senza dover dipendere da server di terze parti. Tieni presente che è sempre possibile distribuire il lavoro svolto nel cloud per sfruttare la potenza di calcolo di un data center, se lo si desidera.
Il prezzo del DGX Spark o del DGX Station non è stato ancora rivelato; è probabile che ogni produttore che offre la propria versione stabilisca il proprio prezzo. Nvidia, tuttavia, indica che un computer con una configurazione simile al DGX Spark costerebbe circa 3.000 dollari (2.770 euro al momento della pubblicazione di questo articolo).
È un investimento, ma non così grande come si potrebbe immaginare. Non è raro che un PC “da gioco” abbia un prezzo del genere. È già possibile preordinare la DGX Spark sul sito web di Nvidia, selezionando il produttore. Per quanto riguarda la versione Station, sarà disponibile più avanti nel 2025.
