Az NVIDIA bemutatta a Project Digits nevű apró AI szuperszámítógépet

A CES 2025 (Las Vegas) kiállításon Jensen Huang vezérigazgató bemutatta a „Project DIGITS” névre keresztelt kompakt AI szuperszámítógépet, amely olyan technológiát kínál, ami eddig csak a nagyvállalati szférában és kutatási központokban volt elérhető. Ez az eszköz nem összekeverendő a szintén nemrégiben bemutatott Jetson Orin Nanoval, amit ugyancsak az NVIDIA gyárt, de az jóval kisebb teljesítménnyel rendelkezik, mondhatni csupán egy játékszer a DIGITS-hez képest.   

Jensen Huang az NVIDIA vezérigazgatója
Jensen Huang az NVIDIA vezérigazgatója

Miért izgalmas a Project DIGITS?

A Project DIGITS első pillantásra egy stílusos, Mac Mini méretű eszköz, ám belül egy technológiai szörnyeteg rejtőzik. Az új GB10 Grace Blackwell szuperchip-re épül, amely egyesíti az NVIDIA Blackwell GPU-t és Grace CPU-t, hogy lélegzetelállító, 1 petaflop AI teljesítményt érjen el. Ez lehetővé teszi, hogy a rendszer akár 200 milliárd paraméteres mesterséges intelligencia modelleket is futtasson, ami hihetetlen kapacitást jelent a mélytanulási feladatokhoz, például nyelvi modellekhez vagy számítógépes látáshoz.

A teljesítmény mellett a hardver gazdag memória- és tárhelyspecifikációval büszkélkedhet: 128 GB egyesített memória és 4 TB tároló gondoskodik arról, hogy a legkomplexebb számítások is gyorsan és gördülékenyen fussanak.   

NVIDIA Project DIGITS
NVIDIA Project DIGITS

Hogyan változtatja meg a fejlesztők életét?

Egy AI-fejlesztő számára a legnagyobb kihívást eddig a hozzáférés jelentette. Az AI-modellek futtatása gyakran drága felhőszolgáltatásokat igényelt, vagy jelentős erőforrásokat, amelyeket csak nagyobb intézmények engedhettek meg maguknak. A Project DIGITS ezt a dinamikát borítja fel: közvetlenül az asztalodra hozza a szuperszámítógép erejét, normál hálózati áramról működve.

Ez a lehetőség különösen izgalmas a kutatók, diákok és független fejlesztők számára, akik mostantól helyben dolgozhatnak nagy AI-modellekkel anélkül, hogy óriási költségekkel kellene számolniuk. És az ára? 3000 dollár, ami ugyan nem olcsó, de a hasonló teljesítményű rendszerek árának csak töredéke.

Több, mint hardver, AI fejlesztési platform

Az eszköz nemcsak a hardver erejére támaszkodik, hanem az NVIDIA AI Enterprise szoftvercsomagjával is elő van telepítve. Ez számos eszközt és keretrendszert kínál, például a PyTorch, TensorFlow vagy Jupyter notebook támogatását, amelyek segítik a fejlesztőket a gyors prototípus-készítésben és a kísérletezésben.

A GB10 chip NVLink technológiája révén az eszköz nemcsak önállóan erős, hanem két DIGITS egység összekapcsolásával még nagyobb teljesítmény érhető el – akár 405 milliárd paraméteres modellek futtatása is lehetővé válik.

Jeff Boudier, a Hugging Face termékvezetője szerint az eszköz kulcsszerepet játszhat az AI fejlesztés decentralizációjában. „Az NVIDIA Project DIGITS lehetővé teszi az AI-fejlesztők számára, hogy saját generatív AI-modelleket futtassanak és fejlesszenek” mondta. Ez azt jelenti, hogy a technológia a kisebb csapatok és intézmények számára is elérhetővé válik, ami új áttöréseket hozhat az AI különböző alkalmazási területein, például a robotikában vagy az autonóm rendszerekben.

Elérhetőség és jövőbeli kilátások

Az NVIDIA 2025 májusában dobja piacra a Project DIGITS-et, és először a legjobb partnereken keresztül lesz elérhető. Ez nemcsak a technológia iránt érdeklődő közösséget, hanem a versenytársakat is mozgásba hozza. Az AMD és az Intel már most próbál saját alternatívákat kínálni, de az NVIDIA CUDA-ökoszisztémájának mélysége és a Grace Blackwell platform előnyei komoly kihívást jelentenek számukra.   

Osszd meg ezt a cikket
Hol tart ma valójában a mesterséges intelligencia?
A mesterséges intelligencia fejlesztése az elmúlt években látványos és gyakran lenyűgöző eredményeket produkált. Az olyan rendszerek, mint a ChatGPT, képesek természetes nyelvű szövegeket generálni, problémákat megoldani és sokszor az emberi teljesítményt is meghaladni különféle feladatokban. Ugyanakkor egyre több neves kutató és technológiai vezető – köztük John Carmack és François Chollet – hívja fel a figyelmet arra, hogy ezek az eredmények nem feltétlenül jelentik az általános mesterséges intelligencia (AGI) közeledtét. A színfalak mögött most új típusú problémák és kérdések kerültek a figyelem középpontjába, amelyek messze túlmutatnak a puszta teljesítményen.
SEAL az önmagát tanító mesterséges intelligencia előhírnöke
Hosszú évek óta tartja magát az elképzelés, hogy a mesterséges intelligencia fejlesztésének kulcsa az emberi tanítás: adatok, címkék, finomhangolás, gondosan megtervezett beavatkozások. Most azonban egy új megközelítés látott napvilágot. Az MIT kutatóinak legújabb munkája, a SEAL (Self-Adapting Language Models) névre keresztelt rendszer olyan nyelvi modelleket mutat be, amelyek képessé válnak saját maguk tanítására. Az eredmények nemcsak technológiai újdonságot jelentenek, hanem felvetik a kérdést: vajon milyen szerepet szánunk a jövőben az embernek az intelligens rendszerek képzésében?
Elég egy fotó és egy hang – az Alibaba új mesterséges intelligenciája teljes testű avatárt készít belőle
Egyetlen hangfelvétel és egy fotó is elegendő ahhoz, hogy élethű, teljes testtel mozgó, arcjátékkal és érzelmekkel teli virtuális karaktereket hozzunk létre – stúdió, színész vagy zöld háttér nélkül. Az Alibaba legújabb fejlesztése, az OmniAvatar nevű nyílt forráskódú mesterséges intelligencia-modell legalábbis éppen ezt ígéri. Bár a technológia még formálódik, már most is érdemes figyelmet szentelni annak, amit lehetővé tesz – és annak is, hogy mindez milyen új kérdéseket vet fel.
A térbeli intelligencia a következő leküzdendő akadály az AGI előtt
Az LLM megszületésével a gépek lenyűgöző képességekre tettek szert. Ráadásul fejlődési sebességük is nagyobb tempóra kapcsolt, nap mint nap jelennek meg újabb modellek, amelyek még hatékonyabbak még jobb képességekkel ruházzák fel a gépeket. Ha azonban közelebbről megvizsgáljuk, ezzel a technológiával még csak most értük el, hogy a gépek képesek egy dimenzióban gondolkodni. A világ amelyben élünk azonban az emberi érzékelés alapján három dimenziós. Egy ember számára nem okoz gondot, hogy megállapítsa, hogy valami egy szék alatt van, vagy mögött, vagy egy felénk repülő labda körülbelül hová fog érkezni. Számos mesterséges intelligencia kutató szerint az AGI azaz a mesterséges általános intelligencia megszületéséhez el kell érni, hogy a gépek három dimenzióban gondolkodjanak, ehhez pedig ki kell fejleszteni a térbeli intelligenciát.
Mi rejlik a Meta mesterséges intelligencia-újjászervezése mögött?
Mark Zuckerberg, a Meta vezérigazgatója nem először lép merészet, ám ezúttal minden eddiginél átfogóbb átszervezést hajt végre a cég mesterséges intelligenciával foglalkozó részlegeiben. A frissen létrehozott Meta Superintelligence Labs (MSL) névre keresztelt új divízió alá kerül az összes eddigi AI-csapat, beleértve a kutatás-fejlesztést, a termékfejlesztést és az alapmodellek építését. A cél nem csupán az emberi gondolkodással versenyképes mesterséges intelligencia (AGI), hanem egy olyan rendszerszintű szuperintelligencia megalkotása, amely meghaladja az emberi képességeket.
Szuverén AI, titkos részvényeladások – mi zajlik az NVIDIA kulisszái mögött?
A mesterséges intelligencia iparága az elmúlt években ritkán tapasztalt lendületet vett, és ennek a hullámnak az egyik legnagyobb nyertese kétségtelenül az NVIDIA. A grafikus processzorairól ismert vállalat mára nem csupán a játékosok és mérnökök kedvence, hanem a nemzetközi technológiai stratégiák központi szereplője is lett. Az amerikai tőzsdén a részvényeinek az értéke történelmi csúcsokat dönt, miközben egyre több kormányzati együttműködés és geopolitikai szál kezd köréje fonódni. De vajon mit árul el mindez a jövőről, és mennyire megalapozott a mostani optimizmus?

Az elmúlt néhány napban megjelent Linux disztribúció frissítések