一句话总结：能放在你桌面上的个人AI超级计算机
NVIDIA 今天在CES 2025大会上发布了
NVIDIA Project DIGITS
，这是一款能放在你桌面上的个人AI超级计算机。
Project DIGITS 提供了一个超强的AI计算工具，可以让普通用户在自己的电脑上完成：
Project DIGITS 采用全新的 NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip，能够提供 1 PFLOP（
每秒一千万亿次浮点运算
）的AI计算性能。
设计用于原型开发、微调以及运行大型AI模型，使用户能够在本地桌面系统上开发和运行推理模型，然后无缝部署到云或数据中心
也就是它能在你的本地就能运行超大的AI模型，
能够运行高达 2000亿 参数的大语言模型
（比如...）。
而且支持在本地电脑上开发和测试AI模型，然后快速部署到云端或数据中心。
简单来说，
它就像是给每个开发者配了一台袖珍的AI超级计算机！
Project DIGITS 的核心是一颗叫 GB10 Superchip 的芯片：
SoC设计：
基于 NVIDIA Grace Blackwell 架构，集成 NVIDIA Blackwell GPU（搭载最新一代CUDA核心和第五代Tensor Cores）与高性能 NVIDIA Grace CPU，专为深度学习优化。
高效性能：
在 FP4 精度下提供
1 PFLOP（每秒一千万亿次浮点运算）的计算性能
。同时具有 20 个基于 Arm 架构的高效能核心，能耗低但性能强。。
能耗与存储：
配备 128GB 统一内存和 4TB NVMe 存储。
性能超强：
可以运行非常复杂的AI任务，能处理
2000亿 参数
的大语言模型。
可扩展性：
通过 NVIDIA ConnectX 网络，
两台 Project DIGITS 超级计算机连接起来，可以运行 4050亿 参数模型
。
连接性能
：通过 NVLink-C2C 实现 GPU 和 CPU 高速互联。
有什么用？
本地开发与测试：允许开发者在本地环境中快速进行 AI 模型原型设计和实验。
云端扩展：本地开发的模型可以直接迁移到云端加速部署。
高效性能与成本：提供媲美大型数据中心的计算能力，但仅需少量成本和能耗。
多样化应用场景：支持深度学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领域的 AI 应用。
适合谁用？
适合AI 研究人员、数据科学家、学生以及初创企业使用。
更容易上手：只需普通电脑的配置即可使用。
灵活性强：从本地开发到云端部署无缝衔接。
典型应用场景
AI研究与创新
开发和测试复杂的 AI 模型，如大规模语言模型（LLM）或生成式AI应用。
进行原型开发、模型微调和实验。
数据科学
使用 RAPIDS 和其他工具，快速处理和分析大型数据集。
加速数据清理、特征工程和建模工作。
教学与学习
面向高校和学生，提供负担得起的 AI 计算资源，支持 AI 教学和学习实践。
NVIDIA 提供丰富的软件生态，让用户能够快速开始开发和部署AI模型：
(1) 开发工具
NVIDIA NGC：提供一个全面的软件库，包含开发工具包（SDK）、框架和预训练模型。
NVIDIA NeMo：用于微调大型语言模型（LLM）的框架。
NVIDIA RAPIDS：用于加速数据科学工作流。
兼容常用框架：支持 PyTorch、Python 和 Jupyter Notebook 等流行工具。
(2) 部署支持
用户可以在本地开发模型，随后直接部署到 NVIDIA DGX Cloud 或其他加速的云和数据中心架构中，无需改动代码。
(3) 企业级支持
提供 NVIDIA AI Enterprise 软件，保障企业级安全性、支持和生产环境发布。
过去只有大企业或实验室才能用得起的AI计算能力，现在变成了普通开发者都能负担得起的工具。
这意味着：
小团队或个人可以开发和测试自己的AI模型。
AI研究和创新的门槛大大降低。
AI 计算的普及：通过降低硬件成本和部署难度，推动 AI 技术的普及。
创新驱动力：为个人和小型团队提供前所未有的计算能力，激发更多创新。
生态系统的整合：将 NVIDIA 的硬件与软件生态系统无缝结合，为用户提供一站式解决方案。
售价：
起步价为 3000美元
，由 NVIDIA 和顶级合作伙伴联合发售。
可在 NVIDIA 官网注册获取通知
NVIDIA 推出了全
新 GeForce RTX 50 系列
显卡和笔记本电脑
这些产品基于 Blackwell RTX 架构，带来了革命性的性能提升和 AI 驱动的神经渲染技术。
RTX 50 系列提供高达 8 倍的性能提升（通过 DLSS 4）、高达 75% 的延迟降低（通过 Reflex 2），为游戏玩家和内容创作者开启了全新的可能性。
包含 920 亿个晶体管，采用最新的 GDDR7 显存（速度高达 30Gbps），提供高达 1.8TB/s 的内存带宽。
新一代 Tensor 核心和光线追踪（RT）核心，支持实时渲染和更高效的 AI 模型处理。
DLSS 4 和 Reflex 2 的支持，提升游戏流畅度和响应速度。
GeForce RTX 5090
规格参数：
CUDA 核心数：21,760
通过 DLSS 4 和 Multi Frame Generation，可支持 4K 分辨率、240 FPS 和全光追游戏。
支持生成式 AI 应用，图像生成速度提升 2 倍，同时显存占用减少（FP4 模式）。
GeForce RTX 5080
规格参数：
CUDA 核心数：16,384
显存：16GB GDDR7
显存带宽：960 GB/s
可在 4K 分辨率下畅玩支持光追的游戏（如《赛博朋克 2077》和《Alan Wake 2》）、《黑神话：悟空》 等大作
GeForce RTX 5070Ti
规格参数：
CUDA 核心数：12,288
显存：16GB GDDR7
显存带宽：896 GB/s（相比 RTX 4070 Ti 提升 78%）
在 2560x1440 分辨率下，可高帧率运行光追游戏。
GeForce RTX 5070
规格参数：
CUDA 核心数：10,240
显存：12GB GDDR7
显存带宽：672 GB/s（相比 RTX 4070 提升显著）
在 2560x1440 分辨率下，可高帧率运行光追游戏，支持 DLSS Multi Frame Generation。
DLSS 4 是 NVIDIA 最新的神经渲染技术，由 GeForce RTX Tensor 核心驱动，可显著提升帧率的同时保持清晰的画质。
首次在游戏中应用 Transformer AI 模型
NVIDIA Reflex 2 通过全新的帧变形技术将游戏延迟降低高达75%，让游戏体验更加流畅。
