Project Digits: il Personal Supercomputer di NVIDIA per l’Intelligenza Artificiale
Nvidia ha introdotto un “supercomputer personale” per l’intelligenza artificiale: Project Digits. L’annuncio è avvenuto al CES e le vendite dovrebbero iniziare a maggio. L’elemento principale del sistema è il nuovo Superchip GB10 Grace Blackwell, che ha abbastanza potenza per funzionare con i moderni modelli di intelligenza artificiale.
Il dispositivo è compatto, occupa spazio sulla scrivania e funziona da una presa standard, sostituendo i server ingombranti e ad alto consumo energetico del passato. Il sistema supporta modelli fino a 200 miliardi di parametri e costerà a partire da 3.000 dollari. Il design di Project Digits ricorda un Mac Mini.
Ogni supercomputer è dotato di 128 GB di RAM e fino a 4 TB di spazio di archiviazione NVMe. Per compiti particolarmente complessi, due dispositivi possono essere combinati per elaborare modelli con parametri fino a 405 miliardi. Il processore GB10 è in grado di raggiungere 1 petaflop di prestazioni grazie al calcolo di precisione FP4, all’uso dei core CUDA e Tensor di ultima generazione e dei core Arm ad alta efficienza energetica sviluppati in collaborazione con MediaTek.
Il sistema funziona su Linux con sistema operativo Nvidia DGX e supporta framework popolari come PyTorch, Python e Jupyter. Include strumenti di orchestrazione e modelli preaddestrati di Nvidia NGC. La piattaforma Nvidia NeMo viene utilizzata per lo sviluppo locale e il test dei modelli, mentre le librerie Nvidia RAPIDS forniscono l’accelerazione del calcolo scientifico.
Il progetto è rivolto a sviluppatori, ricercatori e studenti, dando loro l’accesso a potenti strumenti per lavorare con l’intelligenza artificiale. Come ha osservato il CEO di Nvidia Jensen Huang: “Project Digits è un modo per offrire a ogni sviluppatore, ricercatore e studente l’opportunità di plasmare l’era dell’intelligenza artificiale”.
Nvidia ha anche evidenziato altri prodotti disponibili, come il Jetson Orin Nano Super da 249 dollari, che si rivolge a startup e hobbisti e può gestire modelli con un massimo di 8 miliardi di parametri.
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