人工智能開發正在前所未有地發展，要求更多的權力，效率和靈活性。隨著全球AI市場預計到2030年將達到1.8萬億美元，機器學習將帶來各行業的創新，從醫療保健和自主系統到創意AI和高級分析。但是，隨著模型的複雜性的增長，開發人員在建造，培訓和部署先進的AI系統方面面臨著關鍵的挑戰，而不會受到昂貴的雲依賴性或有限的本地計算資源的限制。
這是NVIDIA的項目數字重新定義遊戲的地方。這是一個為不依賴雲的開發人員構建的個人AI超級計算機。借助高級GPU技術，統一的內存和優化的AI軟件，它使模型培訓更快，大規模計算更有效。開發人員可以使用大量數據集，加快AI項目的速度，並完全控制其工作流程。 Project Digits是一個強大的AI超級計算平台，可簡化開發，提高生產力並消除瓶頸。
Nvidia的項目數字是什麼？
項目數字是NVIDIA的桌面AI超級計算機，旨在提供高性能的AI計算，而無需雲依賴。它在CES 2025宣布，為開發人員，研究人員和學生提供了一個緊湊而強大的系統，能夠處理高級AI任務，例如深度學習，大語言模型（LLM）微調和實時AI處理。
Project Digits在GB10 Grace Blackwell SuperChip上運行，該GRACKWERS SUPERCHIP將Blackwell GPU與20核Grace CPU集成在一起，可提供高達1 PETAFLOP的AI性能。它支持具有多達2000億個參數的模型，對於更高的工作負載，可以將兩個單元鏈接到具有高達4050億個參數的過程模型。
該系統包括128GB的統一內存和最多4TB的NVME存儲，可確保處理大型數據集時的平穩性能。 NVLink-C2C互連優化了數據傳輸，從而有效地用於計算機視覺，自然語言處理和AI驅動的自動化。
Project Digits已準備就緒，並且已預裝了AI框架，例如Tensorflow，Pytorch，Cuda，Nemo，Rapids和Jupyter Notebooks。它支持本地模型培訓和推理，同時允許項目在需要時擴展到雲或數據中心環境。
儘管具有超級計算功能，但項目數字仍然緊湊且能節能，在標準電源插座上運行。 $ 3,000的起價使高端AI計算更容易訪問，從而將企業級的性能帶給了個體開發人員和小型團隊。
為什麼項目數字是開發人員的遊戲規則改變者
項目數字加速，使AI開發更實惠，並使其可訪問。它提供了高性能計算，而無需基於雲的平台的成本和局限性。
更快的AI培訓
訓練AI模型需要時間。項目數字用一個PETAFLOP的AI功率加快了該過程。大型型號可以訓練，微調和快速測試。開發人員可以更快地迭代，從而減少部署時間。
降低成本
基於雲的AI服務可能很昂貴，尤其是對於使用大型數據集工作的團隊。項目數字在本地提供強大的計算，並切割經常出現的雲費用。一次性投資取代了持續的費用，非常適合初創企業和研究團隊。
一個柔滑的開發工作流程
設置AI工具可能會令人沮喪。項目數字通過預加載而消除了麻煩：
- Tensorflow＆Pytorch用於深度學習
- CUDA和張量核心加速
- NLP和數據科學的Nemo＆Rapids
- Jupyter筆記本和Python實驗
一切都在開箱即用，減少了設置時間，並允許開發人員專注於AI開發而不是基礎架構。
可擴展的大型項目
項目數字本身俱有強大的功能，但隨著需求而增長。可以在本地訓練模型，然後在需要時縮放到雲或數據中心。可以鏈接兩個單元以處理更大的型號。這種靈活性使得對小型團隊和大型企業都有用。
緊湊而節能
傳統的AI設置需要服務器室並消耗大量功率。另一方面，項目數字很小，安靜，並在標準電源插座上運行。它為桌面帶來了超級計算，消除了對笨重，昂貴的硬件的需求。
如何在AI開發中使用項目數字
NVIDIA的項目數字可以幫助開發人員和研究人員更快，更有效地與AI合作。它提供了複雜任務所需的計算能力，而無需依賴雲服務。它可以在現實世界中使用，如下所示：
- 醫生和研究人員可以使用項目數字來更快，準確地分析MRI和CTS等醫學掃描。在該系統上訓練的AI模型可以幫助更早發現疾病，從而使診斷更快，更可靠。醫院和醫療機構可以開髮用於識別腫瘤，異常和其他健康狀況的AI工具。
- 從事自動駕駛汽車的公司可以使用項目數字來訓練AI模型，以從相機，雷達和激光射線傳感器處理實時數據。這可以幫助改善自動駕駛汽車如何識別障礙，遵守交通規則並做出駕駛決策。開發人員可以測試和完善AI以進行更安全的導航。
- 可以使用項目數字培訓聊天機器人，語音助手和翻譯工具的AI模型。這可以改善AI理解問題，準確回答並在對話中進行互動的方式。開發虛擬助手和AI驅動的交流工具的公司可以使用它們來創建能夠處理更複雜查詢並提供更好響應的模型。
- 藝術家，設計師和電影製片人可以使用項目數字來加快視覺效果，動畫和圖像的生成。 AI驅動的工具可以幫助創建詳細的圖形和較少時間的特殊效果。這使創作者可以在不等待長時間渲染時間的情況下進行更多的實驗。
- 銀行和金融公司可以使用項目數字進行欺詐檢測和股票市場預測。 AI模型可以分析大量交易數據以找到可疑的活動模式。交易者還可以在該系統上使用AI模型來模擬市場趨勢並做出更好的投資決策。
- 研究人員可以使用項目數字來研究藥物發現，氣候變化和大規模模擬。它可以快速處理大量數據集，從而使研究更快，更高效。大學和實驗室可以將其用於需要復雜的AI計算的項目，而無需雲服務器。
項目數字與其他AI解決方案的比較
Project Digits為基於雲的平台和傳統的本地系統提供了一種實用的替代方法。它提供了高性能的AI計算，而無需限制雲服務或設置自定義硬件的複雜性。
比基於雲的平台更多的控制
諸如Google Cloud AI和AWS SageMaker之類的雲平台需要互聯網連接，並帶來延遲問題，數據隱私問題和經常性成本。另一方面，項目數字在本地運行，使開發人員完全控制其模型和數據。
雲服務還收取存儲，數據傳輸和計算時間的費用，這可以迅速增加。項目數字提供了相同級別的高性能計算，而無需基於雲的基礎架構的持續費用。
比傳統的本地系統更容易設置
設置本地AI系統通常需要手動配置GPU，內存和軟件框架（例如TensorFlow）。這個過程可能很耗時，並且容易出錯。
項目數字通過與Pytorch，Cuda，Nemo和Rapids這樣的AI框架預先配置來消除這種麻煩。它允許開發人員立即開始工作，而不必擔心系統管理或硬件優化。
可擴展無復雜的硬件擴展
擴展傳統的AI系統通常需要購買額外的GPU和升級基礎架構，這涉及高前期成本和復雜的配置。
項目數字可以通過NVIDIA CONNECTX網絡鏈接兩個單元，從而可以輕鬆進行擴展，從而支持更大的AI型號（最多4050億個參數），而無需大量的自定義設置。
沒有瓶頸的高性能
有了一個PETAFLOP的處理能力和128GB的統一內存，項目數字是為要求AI工作負載而構建的。與傳統的設置不同，性能取決於已安裝的RAM和存儲容量，其統一體系結構可確保諸如圖像識別和NLP之類的任務的平穩性能。
成本效益的AI計算
雲服務每次使用費用，隨著時間的流逝，這會變得昂貴。傳統的本地設置需要大量的前期投資和持續的維護。另一方面，項目數字的起價為3,000美元，為高端AI計算提供了一次性成本，而無需訂閱費或隱藏費用。
AI開發的更聰明的選擇
項目數字在無雲依賴的情況下，在緊湊而可擴展的台式系統中提供高性能的AI計算。對於處理大型數據集和復雜的AI模型的開發人員來說，這是一個具有成本效益的選擇，提供速度和效率。
底線
AI正在迅速發展，但是開發人員通常會面臨高成本，雲限制和復雜的基礎設施要求。項目數字會改變這一點。它將超級計算功率直接放在桌面上，使AI開發更快，更實惠，更容易訪問。
開發人員無需等待雲資源或使用手動硬件設置而掙扎，而是可以在本地訓練，測試和部署AI模型而無需限制。無論是從事醫療保健問題，自動駕駛技術，財務預測還是創意AI，項目數字都可以提供沒有開銷所需的績效。
