Kompakter Formfaktor und hoher Komfort
Mit seinem kompakten Design braucht Project DIGITS lediglich einen normalen Stromanschluss, sodass keine aufwendige Server-Infrastruktur erforderlich ist. Jeder DIGITS-Supercomputer verfügt über 128 GB vereinheitlichten Speicher und bis zu 4 TB NVMe-Speicher, was den Transfer großer Datensätze beschleunigt und die gleichzeitige Arbeit an mehreren Projekten ermöglicht. Zudem kann mithilfe von NVIDIA ConnectX®-Networking eine zweite DIGITS-Einheit angebunden werden, um gemeinsam KI-Modelle mit bis zu 405 Milliarden Parametern zu verarbeiten.
Technisches Rückgrat: GB10 Grace Blackwell
Der GB10 Superchip besteht aus einer hochmodernen Blackwell-GPU mit den neuesten CUDA®- und Tensor-Cores sowie einer 20-Kern Grace-CPU auf Basis der Arm-Architektur. Interessant wird hier in der Zukunft ob NVIDIA auch in den normalen CPU Markt mit ihrer Grace CPU einsteigen wird. Verbunden werden beide Komponenten über NVLink®-C2C, ein Chip-zu-Chip-Interconnect, der extrem schnelle Datenübertragungen ermöglicht. Entwickelt wurde die CPU-Einheit in Zusammenarbeit mit MediaTek, einem führenden Hersteller energieeffizienter Prozessoren. Das Ergebnis ist ein KI-System-on-a-Chip, das enorme Leistung mit vorbildlicher Energieeffizienz vereint.
Project DIGITS integriert sich nahtlos in das NVIDIA KI-Ökosystem
Project DIGITS wird mit einem Linux-basierten NVIDIA DGX OS ausgeliefert und enthält bereits die vorinstallierte NVIDIA AI Enterprise Software-Plattform. Dadurch können Anwender auf ein breites Spektrum an KI-Tools und Frameworks wie PyTorch, Python oder RAPIDS™ zugreifen. Neben dem NVIDIA NGC-Katalog – der vortrainierte Modelle, Frameworks und Software Development Kits bereithält – steht auch NVIDIA NeMo™ zur Verfügung, um große Sprachmodelle (LLMs) effizient anzupassen.
Dank dieser umfassenden Software-Unterstützung lassen sich lokale Prototypen mühelos in die Cloud oder ins Rechenzentrum migrieren und dort in größerem Maßstab einsetzen. Der durchgängige Einsatz der Grace Blackwell-Architektur erleichtert diesen Schritt erheblich, da Entwicklungs-, Test- und Produktionsumgebungen auf derselben Hardware- und Software-Basis laufen.
Zielgruppe und Verfügbarkeit
Mit einem Einstiegspreis von 3.000 US-Dollar will NVIDIA insbesondere kleinere Teams, unabhängige Softwareentwickler und Forschungseinrichtungen ansprechen. Durch den Wegfall teurer Rechenzentrumskapazitäten und die integrierte Softwarearchitektur wird es deutlich einfacher, ressourcenintensive KI-Anwendungen zu entwickeln und zu testen. Ab Mai 2025 ist Project DIGITS über NVIDIA und ausgewählte Partner erhältlich – Interessierte können sich bereits jetzt für Benachrichtigungen anmelden.
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Das Fazit: NVIDIA verschiebt mit Project DIGITS die Grenzen dessen, was auf dem Schreibtisch an KI-Leistung zur Verfügung steht. Die neuartige Kombination aus Grace Blackwell-Architektur, kompakter Bauweise und umfassendem Software-Stack ermöglicht ambitionierten Entwicklern und Datenwissenschaftlern, große KI-Modelle lokal zu trainieren und nahtlos in professionelle Umgebungen zu transferieren. Damit dürfte das „Zeitalter der KI“ laut NVIDIA-Chef Jensen Huang einen weiteren Schub in Richtung Massenverfügbarkeit erfahren.
