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全球AI领导者英伟达（NVIDIA）发布了世界最小的AI计算机Project DIGITS，可轻松运行2000亿参数的大模型。
据悉，Project DIGITS搭载了英伟达最新的GB10 Grace Blackwell超级芯片，集成了NVIDIA Blackwell GPU和NVIDIA Grace™ CPU，能够提供高达1 petaflop的AI性能。
其GPU配备了最新一代的CUDA核心和第五代Tensor Cores，而CPU则包含20个基于Arm架构的高能效核心，通过NVLink®-C2C技术实现高效的芯片间互连。
Project
DIGITS还配备了128GB的内存和4TB的NVMe存储，确保了充足的计算和存储空间。通过NVIDIA ConnectX®网络，两台Project DIGITS还可以连接在一起，处理更大的AI模型。
Project
DIGITS不仅为本地开发提供了强大的计算能力，还能够无缝地将模型部署到NVIDIA DGX Cloud™、加速云实例或数据中心基础设施上。开发者可以在运行Linux的NVIDIA DGX OS的Project DIGITS系统上进行原型设计、微调和测试模型，然后利用相同的Grace Blackwell架构和NVIDIA AI Enterprise软件平台在云或数据中心基础设施上进行扩展。
英伟达为Project DIGITS用户提供了丰富的开发支持，包括软件开发工具包、编排工具和多种预训练模型等。这些资源大大降低了AI开发的门槛，使开发者能够快速上手并进行创新实践。
Project
DIGITS支持多种流行的AI框架，例如，PyTorch、Python和Jupyter Notebook等，确保开发者能够使用熟悉的工具进行模型开发和实验。开发者还可以利用NVIDIA NeMo™框架对模型进行微调，借助NVIDIA RAPIDS™库加速数据科学工作流程。
通过NVIDIA AI Enterprise软件平台，开发者可以在本地进行原型设计和测试，然后无缝将模型部署到云端或数据中心基础设施上，充分利用云端强大的计算资源。当AI应用准备从实验环境过渡到生产环境时，NVIDIA AI Enterprise许可证提供了企业级的安全保障和技术支持，确保企业用户在生产环境中稳定运行AI应用。
研究人员借助 Project DIGITS能够轻松地处理海量的数据运行大参数模型，例如，在癌症研究中，通过对大量癌症患者基因数据的分析，结合 Project DIGITS 运行的深度学习模型，可以快速筛选出与癌症相关的基因突变，为精准医疗提供有力依据，加速新型抗癌药物的研发进程。
教育领域同样受益于 Project DIGITS 的强大功能。在高校和科研机构的人工智能课程教学中，学生们可以通过实际操作 Project DIGITS，深入理解人工智能算法和模型的原理及应用。例如，在深度学习课程中，学生可以使用 Project DIGITS 训练图像识别模型，从数据预处理、模型构建到训练和优化。
英伟达表示，Project DIGITS将于今年5月正式发售，价格3000美元起。
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