النقاط الرئيسية
- DGX Spark يقدم أداءً يعادل 1 بيتافلوب في حجم صغير.
- يستهلك 170 واط فقط من الطاقة مع تبريد فعّال وصوت منخفض.
- يدعم الاتصال السريع والربط بين عدة وحدات لتشغيل نماذج ضخمة.
- مصمم ليجعل الذكاء الاصطناعي في متناول الباحثين والمطورين.
ما هو DGX Spark؟
يُعتبر NVIDIA DGX Spark أحدث حاسوب فائق مصمم لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، لكنه يختلف جذريًا عن الحواسيب العملاقة السابقة مثل DGX-1 وDGX-H100.
فهو جهاز مكتبي صغير الحجم يقدم أداءً يعادل ما كانت توفره أنظمة ضخمة قبل بضع سنوات، ما يجعله أقرب إلى “حاسوب ذكاء اصطناعي شخصي” يمكن وضعه على مكتب مهندس أو مطور.
قوة الأداء والمعمارية الجديدة
يعمل DGX Spark بمعمارية Grace Blackwell المبتكرة التي تدمج وحدة المعالجة المركزية ووحدة الرسوميات في شريحة واحدة (SoC).
يضم الجهاز:
- 20 نواة ARM (10 نوى أداء + 10 نوى كفاءة).
- 128 جيجابايت من ذاكرة LPDDR5x الموحدة بسرعة نقل بيانات تصل إلى 273 جيجابايت/ثانية.
- تخزين NVMe بسعة تتراوح بين 1 و4 تيرابايت.
هذه المواصفات تمنحه قدرة معالجة تصل إلى 1 بيتافلوب (Petaflop) في دقة FP4، أي أكثر بخمس مرات من أداء DGX-1 الأصلي.
كفاءة طاقة مذهلة
يستهلك الجهاز حوالي 170 واط فقط أثناء التشغيل الكامل، أي أقل بكثير من محطات الذكاء الاصطناعي التقليدية التي قد تتجاوز استهلاكها 3,000 واط.
هذا يعني أن المستخدمين يمكنهم تشغيل نماذج ضخمة دون الاعتماد على أنظمة تبريد صناعية أو مراكز بيانات مكلفة.
اتصال ومرونة في التوسعة
رغم صغر حجمه (15 × 15 × 5 سم تقريبًا)، يضم DGX Spark مجموعة مداخل متقدمة تشمل:
- منافذ USB-C وHDMI 2.1a.
- دعم Wi-Fi 7 وBluetooth 5.4.
- بطاقة شبكة ذكية (Smart NIC) من نوع ConnectX-7 بسرعات تصل إلى 200 GbE.
كما يمكن ربط أكثر من وحدة Spark لتشكيل شبكة مصغرة من الحواسيب الخارقة (Cluster) وتشغيل نماذج يصل حجمها إلى أكثر من 400 مليار معامل.
ميزة الذكاء الموزع (Edge AI)
الميزة الثورية في Spark هي أنه لا يحتاج إلى البنية السحابية الضخمة، إذ يمكنه تنفيذ المهام محليًا بكفاءة عالية، مما يجعله خيارًا مثاليًا لتطبيقات Edge AI — مثل الروبوتات، السيارات الذاتية القيادة، أو أنظمة البحث والتطوير المحلية.
لمن صُمم DGX Spark؟
تستهدف NVIDIA بهذا الجهاز:
- الباحثين ومطوري الذكاء الاصطناعي المستقلين.
- الشركات الصغيرة والمتوسطة التي تحتاج إلى قدرات حوسبة متقدمة دون استثمار ضخم.
- المختبرات الجامعية ومراكز الابتكار التي ترغب في تدريب النماذج الكبيرة محليًا.
مقارنة بين DGX Spark وDGX-1
منذ إطلاق أول حاسوب DGX-1 عام 2016 وحتى اليوم، قطعت NVIDIA شوطًا هائلًا في تصغير الحجم وزيادة الكفاءة.
يوضح الجدول التالي أبرز الفروقات بين الجيل الأول DGX-1 والجهاز الجديد DGX Spark:
| المواصفة | DGX-1 (2016) | DGX Spark (2025) |
|---|---|---|
| المعمارية | Pascal GPU مع Xeon CPU | Grace Blackwell SoC (CPU + GPU في شريحة واحدة) |
| الأداء الحسابي | 170 TFLOPS (FP16) | 1 PFLOP (FP4) ≈ 5× أسرع |
| الذاكرة | 512 GB DDR4 + 16 GB GPU لكل وحدة | 128 GB LPDDR5x موحدة |
| التخزين | 4 × SSD بسعة إجمالية 7 TB | NVMe M.2 حتى 4 TB |
| استهلاك الطاقة | 3200 واط تقريبًا | 170 واط فقط |
| الوزن والحجم | وحدة خوادم كبيرة (60 كغ) | جهاز مكتبي صغير (15 × 15 × 5 سم) |
| السعر التقريبي عند الإطلاق | 129 ,000 دولار | 3 ,999 دولار |
| الفئة المستهدفة | مراكز بيانات كبرى | مطورون وباحثون وشركات ناشئة |
الخلاصة:
التحول من DGX-1 إلى DGX Spark لا يمثل مجرد تحديث تقني، إنه ثورة في مفهوم الحوسبة الذكية — من آلة تملأ غرفة كاملة إلى حاسوب مكتبي صغير يمنح الأفراد القدرة على تنفيذ مهام الذكاء الاصطناعي المتقدمة.
