NVIDIA DGX Spark助力构建自己的AI模型

2025 年 1 月 6 日，NVIDIA 正式宣布其 Project DIGITS 项目，并于 3 月 18 日更名为 NVIDIA DGX Spark，进一步公布了产品细节。DGX Spark 作为个人 AI 超级计算机，为世界各地的 AI 研究人员、数据科学家和学生提供 NVIDIA Grace Blackwell 平台的强大功能。

一台放在桌面上的“个人 AI 超级计算机”

NVIDIA DGX Spark 采用新的 NVIDIA GB10 Grace Blackwell 超级芯片，为原型设计、微调和运行大型 AI 模型提供 petaflop 级别 AI 计算性能。DGX Spark 产品在“低成本 + 大内存”人工智能领域逐步获得竞争力，标志着桌面 AI 计算设备市场进入新的竞争格局。

▲ 黄仁勋介绍 NVIDIA DGX Spark

▲ NVIDIA DGX Spark 主要参数

这一配置使其成为目前市场上最紧凑的 AI 训练设备之一。

为 AI 开发量身打造的本地化环境

NVIDIA DGX Spark 专注 AI 模型训练，主要面向研究人员、数据科学家和学生。作为桌面端与云端之间的桥梁，其核心价值在于提供本地化运行环境，便于进行模型原型设计、微调与测试。

例如，在医疗领域，DGX Spark 可对心脏 MRI、CTA 影像数据进行深度分析，结合病历文本信息和基因测序数据，构建多模态融合模型，实现心血管疾病的精准风险评估与个性化治疗推荐。此外，NVIDIA 提供开放的软件生态，如 NVIDIA NeMo、RAPIDS、PyTorch 等框架，支持自由选择工具链进行模型开发，满足技术导向用户的需求。

NVIDIA Sync 与 XRDP：开发体验全面升级

NVIDIA Sync 桌面程序，支持 Windows、macOS 与 Ubuntu/Debian，允许用户通过本地网络远程连接 DGX Spark。NVIDIA Sync 能够实时显示设备资源利用率，并集成命令行终端，为用户提供统一界面来管理 SSH 访问以及在 DGX Spark 上启动开发工具。

▲ NVIDIA Sync 桌面程序

对于从事图形图像开发、模型可视化、GPU 调试等工作的工程师而言，仅依赖命令行往往难以满足实际需求。且在 DGX Spark 上进行本地显示时，需要频繁在终端与显示器之间切换，以及连接 Hub、USB 键盘、鼠标等各种外设，较为繁琐。

在此背景下，在 DGX Spark 安装并启用 XRDP 图形远程桌面服务，可以有效解决上述不便。XRDP 支持 Windows 和 macOS 客户端，通过局域网即可建立稳定顺畅的图形界面远程连接，无需额外的物理显示器或外设。开发者可以在自己的原有的设备终端上直接访问 DGX Spark 完整的桌面环境，进行图形渲染、调试工具运行、可视化分析等操作，大幅提升使用体验与工作效率。

NVFP4 精度：让 DGX Spark 性能进一步突破

借助 NVIDIA 最新推出的 NVFP4 精度模型，DGX Spark 可在不牺牲模型精度的前提下实现：

更高的推理吞吐

更低的响应延迟

更快的 Token 生成速度

更顺畅的 Prompt 处理能力

无论是 Qwen 系列中文模型，还是 Llama、GPT-OSS 等行业常用大模型，均在 DGX Spark 上获得了明显的性能提升。在 NVFP4 的加持下，DGX Spark 不仅能够运行大型模型，更能在桌面环境下实现流畅、高效的推理体验。

下表展示了 DGX Spark 在 NVFP4 + TensorRT-LLM / llama.cpp 环境下多款大模型的测试表现。

▲ DGX Spark 推理性能表现

了解 NVIDIA DGX Spark 的性能如何支持密集型 AI 任务：

https://developer.nvidia.cn/blog/how-nvidia-dgx-sparks-performance-enables-intensive-ai-tasks/（复制链接至浏览器打开）

“桌面超算”，从 DGX Spark 开始

随着 AI 芯片技术的持续成熟，硬件性能之间的差距正在逐步缩小，未来的竞争焦点将从纯硬件比拼转向软件生态系统的完善度、软件工具链的丰富度与兼容性、全流程开发体验的连贯度以及本地与云端协同能力。在此背景下，NVIDIA 正通过持续的生态建设与软件优化不断提升用户体验，将 DGX Spark 打造成一套完整、易用、可持续的 AI 开发平台。

或许你也曾想过：能否通过家中拍摄的视频，训练一个让扫地机器人“更聪明”的物理 AI？

过去这需要数据中心级别的算力，但如今，一台桌面级设备即可完成。你熟悉的 PyTorch、Jupyter Notebook 等开发工具，在 DGX Spark 上均可无缝运行，训练成果也能直接迁移到云端。

DGX Spark 的发布标志着 AI 计算能力正加速从大型机构向个人开发者、小型团队与教育场景渗透。随着价格逐渐亲民和性能持续提升，未来越来越多的普通用户能够直接参与 AI 模型开发、调试与部署，加速推动 AI 技术的创新与普及。

NVIDIA DGX Spark，让真正意义上的“桌面级 AI 超算”成为可能。

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