解析 Nvidia 的 Project Digits：面向开发者的个人 AI 超级计算机

人工智能的发展正在以前所未有的速度发展，需要更多的能力、效率和灵活性。全球人工智能市场预计将达到 $ 1.8万亿2030, 机器学习 为各个行业带来创新，从医疗保健和自主系统到创意 AI 和高级分析。然而，随着模型变得越来越复杂，开发人员面临着构建、训练和部署高级 AI 系统的关键挑战，而不受昂贵的云依赖或有限的本地计算资源的限制。

这是哪里 Nvidia 的 Project Digits 重新定义游戏规则。它是为需要强大功能而不依赖云的开发人员打造的个人 AI 超级计算机。借助先进的 GPU 技术、统一内存和优化的 AI 软件，它使模型训练更快，大规模计算更高效。开发人员可以处理海量数据集，加速 AI 项目，并完全控制他们的工作流程。Project Digits 是一个强大的 AI 超级计算平台，可简化开发、提高生产力并消除瓶颈。

Nvidia 的 Project Digits 是什么？

Project DIGITS 是 Nvidia 的桌面 AI 超级计算机，旨在提供高性能 AI 计算，而无需依赖云。它在 CES 2025 上发布，为开发人员、研究人员和学生提供了一个紧凑而强大的系统，能够处理高级 AI 任务，例如 深入学习, 大型语言模型 (LLM) 微调和实时AI处理。

Project DIGITS 运行在 GB10 Grace Blackwell 超级芯片上，该芯片集成了 Blackwell GPU 和 20 核 Grace CPU，可提供高达 1 petaflops 的 AI 性能。它支持多达 200 亿个参数的模型，对于更高的工作负载，可以连接两个单元来处理多达 405 亿个参数的模型。

该系统包括 128GB 统一内存和高达 4TB 的 NVMe 存储，确保在处理大型数据集时性能流畅。NVLink-C2C 互连优化了数据传输，使其在计算机视觉、自然语言处理和 AI 驱动的自动化方面更加高效。

Project DIGITS 已为开发人员做好准备，并预装了 TensorFlow、PyTorch、CUDA、NeMo、RAPIDS 和 Jupyter 笔记本等 AI 框架。它支持本地模型训练和推理，同时允许项目在需要时扩展到云或数据中心环境。

尽管 Project DIGITS 拥有超强计算能力，但它体积小巧、节能高效，只需使用标准电源插座即可运行。3,000 美元的起价让高端 AI 计算变得更加容易获得，为个人开发者和小型团队带来企业级性能。

为什么 Project DIGITS 会改变开发者的游戏规则

Project DIGITS 加速了 AI 开发，使其更经济实惠，并使其更容易获得。它提供高性能计算，而无需云平台的成本和限制。

更快的人工智能训练

训练 AI 模型需要时间。Project DIGITS 以每秒 1 千万亿次的 AI 计算能力加快了这一过程。大型模型可以快速进行训练、微调和测试。开发人员可以更快地进行迭代，从而缩短部署时间。

降低成本

基于云的 AI 服务可能很昂贵，尤其是对于处理大型数据集的团队而言。Project DIGITS 在本地提供强大的计算能力，从而减少经常性的云费用。一次性投资取代持续费用，使其成为初创企业和研究团队的理想选择。

更顺畅的开发工作流程

设置 AI 工具可能令人沮丧。Project DIGITS 预装了以下功能，免除了这一麻烦：

• 用于深度学习的 TensorFlow 和 PyTorch
• CUDA 和 Tensor Cores 用于加速
• NeMo 和 RAPIDS 用于 NLP 和数据科学
• Jupyter Notebooks 和 Python 用于实验

一切都开箱即用，减少了设置时间，并允许开发人员专注于 AI 开发而不是基础设施。

可扩展至更大的项目

Project DIGITS 本身就很强大，但它可以随着需求的增长而增长。模型可以在本地进行训练，然后在需要时扩展到云或数据中心。两个单元可以连接起来处理更大的模型。这种灵活性使其既适用于小型团队，也适用于大型企业。

紧凑且节能

传统的人工智能设置需要服务器机房，而且耗电量很大。而 Project DIGITS 体积小、噪音小，使用标准电源插座即可运行。它将超级计算带到了桌面，无需笨重、昂贵的硬件。

Project DIGITS 如何用于人工智能开发

Nvidia 的 Project DIGITS 可以帮助开发人员和研究人员更快、更高效地使用 AI。它无需依赖云服务即可提供复杂任务所需的计算能力。它可以在现实世界中应用如下：

• 医生和研究人员可以使用 Project DIGITS 更快、更准确地分析 MRI 和 CT 等医学扫描。在此系统上训练的 AI 模型可以帮助更早地发现疾病，使诊断更快、更可靠。医院和医疗机构可​​以开发用于识别肿瘤、异常和其他健康状况的 AI 工具。
• 从事自动驾驶汽车开发的公司可以使用 Project DIGITS 来训练 AI 模型，以处理来自摄像头、雷达和 LiDAR 传感器的实时数据。这可以帮助改善自动驾驶汽车识别障碍物、遵守交通规则和做出驾驶决策的方式。开发人员可以测试和改进 AI，以实现更安全的导航。
• 可以使用 Project DIGITS 训练聊天机器人、语音助手和翻译工具的 AI 模型。这可以改善 AI 理解问题、准确响应和参与对话的方式。开发虚拟助手和 AI 驱动的通信工具的公司可以使用它们来创建处理更复杂查询并提供更好响应的模型。
• 艺术家、设计师和电影制作人可以使用 Project DIGITS 来加速视觉效果、动画和图像生成。人工智能工具可以帮助在更短的时间内创建详细的图形和特效。这使得创作者可以进行更多实验，而无需等待漫长的渲染时间。
• 银行和金融公司可以使用 Project DIGITS 进行欺诈检测和股市预测。人工智能模型可以分析大量交易数据以发现可疑的活动模式。交易员还可以使用该系统上的人工智能模型来模拟市场趋势并做出更好的投资决策。
• 研究人员可以使用 Project DIGITS 研究药物研发、气候变化和大规模模拟。它可以快速处理大量数据集，使研究更快、更高效。大学和实验室可以将其用于需要复杂 AI 计算而无需云服务器的项目。

Project DIGITS 与其他 AI 解决方案的比较

Project DIGITS 为基于云的平台和传统的本地系统提供了一种实用的替代方案。它提供高性能的 AI 计算，不受云服务的限制或设置自定义硬件的复杂性。

比基于云的平台拥有更多控制权

Google Cloud AI 和 AWS SageMaker 等云平台需要互联网连接，并且存在延迟问题、数据隐私问题和经常性成本。另一方面，Project DIGITS 在本地运行，让开发人员可以完全控制他们的模型和数据。

云服务还会收取存储、数据传输和计算时间费用，这些费用很快就会累积起来。Project DIGITS 提供相同级别的高性能计算，但无需支付基于云的基础设施的持续费用。

比传统的本地系统更容易设置

设置本地 AI 系统通常需要手动配置 GPU、内存和 TensorFlow 等软件框架。此过程可能非常耗时且容易出错。

Project DIGITS 预配置了 PyTorch、CUDA、NeMo 和 RAPIDS 等 AI 框架，从而消除了这一麻烦。它允许开发人员立即开始工作，而无需担心系统管理或硬件优化。

无需复杂的硬件扩展即可扩展

扩展传统的AI系统通常需要购买额外的GPU并升级基础设施，这涉及高昂的前期成本和复杂的配置。

Project DIGITS 可以通过 Nvidia ConnectX 网络连接两个单元，从而轻松扩展，支持更大的 AI 模型（最多 405 亿个参数），而无需大量自定义设置。

高性能，无瓶颈

Project DIGITS 拥有 128 千万亿次浮点运算处理能力和 XNUMXGB 统一内存，专为要求严格的 AI 工作负载而设计。与传统设置不同，传统设置的性能取决于已安装的 RAM 和存储容量，而其统一架构可确保图像识别和 NLP 等任务的流畅运行。

经济高效的人工智能计算

云服务按使用量收费，随着时间的推移，成本会越来越高。传统的本地设置需要大量的前期投资和持续的维护。另一方面，Project DIGITS 的起价为 3,000 美元，一次性支付高端 AI 计算费用，无需订阅费或隐藏费用。

人工智能开发的更明智选择

Project DIGITS 可在紧凑且可扩展的桌面系统中提供高性能 AI 计算，无需依赖云。对于处理大型数据集和复杂 AI 模型的开发人员来说，这是一种经济实惠的选择，速度快、效率高。

 底线

人工智能正在快速发展，但开发人员往往面临高昂的成本、云限制和复杂的基础设施要求。Project DIGITS 改变了这一现状。它将超级计算能力直接放在桌面上，使人工智能开发更快、更实惠、更方便。

开发人员无需等待云资源或费力进行手动硬件设置，而是可以在本地不受限制地训练、测试和部署 AI 模型。无论是处理医疗保健问题、自动驾驶技术、财务预测还是创意 AI，Project DIGITS 都能提供所需的性能，且无需额外开销。