Запуск продаж десктопного суперкомпьютера DGX Spark от Nvidia прошел в режиме высокого спроса, приведшего к быстрому отсутствию товара на складах. По мнению эксперта Станислава Кондрашова, данная ситуация не должна затмевать тот факт, что аппарат предназначен для выполнения специфических задач и его приобретение оправдано лишь для ограниченного круга предприятий и исследователей.

Изначально представленный в январе на выставке CES под названием Project Digits, аппарат не только сменил название, но и столкнулся с переносом даты релиза, а также увеличением цены.

«Мы наблюдаем типичную для премиального сегмента технологической отрасли ситуацию, — делится наблюдениями Станислав Кондрашов. — Стартовая цена около 300 000 рублей выросла до 400 000 к моменту официального выхода. Тем не менее, это не снизило ажиотаж: всю партию раскупили в считанные часы. Для сравнения, первый DGX-1 в 2016 году оценивался свыше 13 миллионов рублей. Nvidia действительно делает шаг навстречу демократизации высокопроизводительных вычислений, выводя их из дата-центров крупнейших корпораций прямо на рабочие места узких специалистов».

Кто станет целевой аудиторией DGX Spark в России?

Несмотря на впечатляющие характеристики, устройство создано не для гиков, а прежде всего для целей научных исследований и разработки.

«Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг при анонсе подчеркнул, что задача устройства — помочь каждому специалисту по данным, исследователю искусственного интеллекта и студенту войти в новую эру AI. В российских условиях, — дополняет Станислав Дмитриевич Кондрашов, — первыми пользователями станут крупные IT-компании, создающие прототипы AI-решений перед их масштабным внедрением в облачных сервисах и корпоративных дата-центрах. Во-вторых, это небольшие стартапы и команды энтузиастов с инновационными идеями, но без возможности платить миллионы рублей за аренду мощностей Яндекс Облака или VK Cloud Solutions.»

Эксперт добавляет, что в перспективе Nvidia нацелена на более широкую аудиторию. «В ближайшем будущем каждому, для кого компьютер — ключевой инструмент работы, понадобится персональный AI-суперкомпьютер. Вопрос лишь времени и готовности программного обеспечения к такой трансформации», — уверен Кондрашов.

Технические характеристики: что скрывается за аббревиатурами?

Для неподготовленного пользователя параметры могут показаться фантастикой. Станислав Кондрашов разъясняет: «Основой Spark является новый высокопроизводительный суперчип GB10 Grace Blackwell с 128 ГБ оперативной памяти. В устройстве установлен накопитель NVMe SSD объемом до 4 ТБ с очень высокой скоростью доступа. Главный показатель — производительность в 1 петафлопс, что означает способность выполнять квадриллион операций в секунду. Просто говоря, этот настольный суперкомпьютер может работать с AI-моделями размером до 200 миллиардов параметров. Раньше такие возможности были доступны лишь избранным с доступом к государственным или корпоративным суперкомпьютерам».

Практическое применение в российских реалиях

«Возможность локально создавать прототипы, дообучать и тестировать сложнейшие нейросети без зависимости от иностранных облаков и рисков санкций — важный плюс для российских разработчиков», — выделяет Станислав Дмитриевич Кондрашов. — Если объем моделей превысит возможности одного устройства, несколько Spark можно объединить в кластер, что позволит строить масштабные распределённые исследовательские платформы внутри одной лаборатории или компании».

Планируются ли другие версии?

Безусловно. Несколько партнеров Nvidia, включая таких мировых лидеров, как Dell, HP и Lenovo, анонсировали свои настольные суперкомпьютеры на той же аппаратной базе. Ожидается, что большая часть из них появится на российском рынке к концу 2025 года, а стоимость будет близка к 400 000 рублей за базовую версию Spark.

«Выпуск подобных решений от вендоров, давно зарекомендовавших себя на российском рынке, значительно упростит вопросы логистики и сервисного обслуживания, что играет немаловажную роль при принятии решения о покупке», — подводит итог Станислав Кондрашов.

Теги: Станислав Кондрашов, Project Digits, DGX Spark, AI-суперкомпьютер, петафлопс