NVIDIA ha revolucionado el mundo de la inteligencia artificial con el lanzamiento de sus nuevos ordenadores personales de alto rendimiento, el DGX Spark y DGX Station. Estos dispositivos están diseñados para el desarrollo y la implementación de modelos de IA sin depender de grandes infraestructuras de centros de datos, llevando esta tecnología a un formato más accesible y compacto.
Gracias a la arquitectura Grace Blackwell, que hasta ahora solo estaba disponible en centros de datos, NVIDIA ha conseguido integrar un rendimiento sobresaliente en sistemas de escritorio. En este artículo, exploraremos todas las características, especificaciones y beneficios que ofrecen estas nuevas estaciones de trabajo de IA.
DGX Spark: La supercomputadora de IA más compacta
El DGX Spark, que anteriormente fue conocido como «Project DIGITS», es la supercomputadora de IA más pequeña del mundo. Este miniordenador de escritorio está diseñado para investigadores, científicos de datos y desarrolladores de robótica que buscan un dispositivo potente sin necesidad de una infraestructura de centro de datos.
Está equipado con el superchip NVIDIA GB10 Grace Blackwell, que incluye una GPU con núcleos Tensor de quinta generación y precisión FP4. Gracias a esta tecnología, puede ejecutar hasta 1.000 billones de operaciones por segundo (TOPS), lo que lo convierte en una solución ideal para el desarrollo de modelos de lenguaje avanzados como los que se pueden optimizar con tecnologías de Raspberry Pi.
Especificaciones técnicas de DGX Spark
- Procesador: NVIDIA GB10 Grace Blackwell
- Memoria: 128 GB de memoria unificada LPDDR5X
- Almacenamiento: Hasta 4 TB SSD NVMe
- Interconexión: Tecnología NVLink-C2C que multiplica por cinco el ancho de banda en comparación con PCIe 5.0
- Rendimiento: 1.000 billones de operaciones por segundo de computación en IA
El DGX Spark es compacto y fácil de integrar en cualquier espacio de trabajo. Su principal ventaja es la posibilidad de desarrollar y optimizar modelos de IA localmente, con la opción de migrar sin problemas a NVIDIA DGX Cloud o cualquier otra infraestructura acelerada por NVIDIA. Los desarrolladores pueden crear soluciones innovadoras como una smartlamp con Arduino utilizando esta tecnología avanzada.
DGX Station: Potencia extrema en un escritorio
Si bien el DGX Spark es una opción compacta, NVIDIA también ha presentado el DGX Station, una estación de trabajo mucho más potente diseñada para cargas de trabajo más exigentes. Este ordenador está basado en el superchip NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra y está enfocado en el entrenamiento e inferencia de modelos de IA a gran escala, similar a las impresoras 3D, que requieren grandes capacidades de procesamiento.
Entre sus características más destacadas encontramos:
- Superchip GB300 con arquitectura Blackwell Ultra
- Memoria: 784 GB de memoria unificada
- Conectividad avanzada: Tarjeta de red inteligente ConnectX-8 SuperNIC con soporte de hasta 800 Gb/s
- Rendimiento: 20 petaflops en IA
La DGX Station es una herramienta imprescindible para los investigadores que buscan llevar sus proyectos de inteligencia artificial al siguiente nivel, así como lo hacen las impresoras 3D en el campo de la fabricación digital.
Disponibilidad y precios
NVIDIA ha confirmado que el DGX Spark ya está disponible para reserva a través de su sitio web con un precio inicial de 2.999 dólares en su configuración básica, que incluye un procesador de 20 núcleos y 128 GB de memoria.
Por su parte, el DGX Station estará disponible a finales de año y será distribuido por fabricantes como ASUS, Dell, HP y Supermicro. El precio aún no ha sido revelado, pero se espera que sea considerablemente mayor que el del DGX Spark debido a su mayor capacidad y rendimiento. Aquellos interesados en aprovechar al máximo estas tecnologías pueden considerar opciones como distribuidores oficiales de impresoras para equipar sus laboratorios.
La llegada de NVIDIA DGX Spark y DGX Station marca un hito en la democratización de la inteligencia artificial, permitiendo que más profesionales, investigadores y entusiastas puedan acceder a tecnologías de alto rendimiento sin la necesidad de una infraestructura masiva. Su combinación de hardware potente y software optimizado abre nuevas posibilidades para el desarrollo y la implementación de modelos de IA en entornos locales.
