Tại các viện nghiên cứu hàng đầu trên toàn cầu, siêu máy tính để bàn NVIDIA DGX Spark đang mang trí tuệ nhân tạo cấp độ trung tâm dữ liệu đến các phòng thí nghiệm, văn phòng giảng viên và hệ thống máy tính của sinh viên. Thậm chí còn có một chiếc DGX Spark đang hoạt động ở Nam Cực, tại Đài quan sát Neutrino IceCube do Đại học Wisconsin-Madison điều hành.
Hiệu năng cấp petaflop của siêu máy tính nhỏ gọn này cho phép triển khai cục bộ các ứng dụng AI quy mô lớn, từ các hệ thống đánh giá báo cáo lâm sàng đến các hệ thống nhận thức robot, đồng thời giữ dữ liệu nhạy cảm tại chỗ và rút ngắn chu kỳ lặp lại cho các nhà nghiên cứu và người học.
Được trang bị siêu chip NVIDIA GB10 và hệ điều hành NVIDIA DGX, mỗi thiết bị DGX Spark hỗ trợ các mô hình AI với tối đa 200 tỷ tham số và tích hợp liền mạch với các nền tảng NVIDIA NeMo, Metropolis, Holoscan và Isaac, mang đến cho sinh viên quyền truy cập vào các công cụ chuyên nghiệp tương tự được sử dụng trong toàn bộ hệ sinh thái DGX.
Cùng tìm hiểu cách DGX Spark hỗ trợ các dự án AI đột phá tại các tổ chức hàng đầu trên toàn thế giới trong nội dung dưới đây.
Đài quan sát Neutrino IceCube: Nghiên cứu các hạt ở Nam Cực
Tại Đài quan sát Neutrino IceCube của Đại học Wisconsin-Madison ở Nam Cực, các nhà nghiên cứu đang sử dụng DGX Spark để chạy các mô hình AI cho các thí nghiệm nghiên cứu các sự kiện thảm khốc nhất của vũ trụ, sử dụng các hạt hạ nguyên tử gọi là neutrino.
Theo Benedikt Riedel, giám đốc điện toán tại Trung tâm Vật lý Thiên văn Hạt nhân IceCube thuộc Đại học Wisconsin, các phương pháp thiên văn truyền thống, dựa trên việc phát hiện sóng ánh sáng, cho phép quan sát khoảng 80% vũ trụ đã biết. Một cách tiếp cận mới để khám phá vũ trụ — sử dụng sóng hấp dẫn và các hạt như neutrino — mở ra khả năng nghiên cứu các môi trường vũ trụ khắc nghiệt nhất, bao gồm cả những môi trường liên quan đến siêu tân tinh và vật chất tối.
Tàu thăm dò DGX Spark trên cột mốc đánh dấu Nam Cực mang tính nghi lễ. Hình ảnh do Tim Bendfelt / NSF cung cấp.
“Ở Nam Cực không có cửa hàng bán thiết bị điện tử nào, nơi về mặt kỹ thuật là một sa mạc, với độ ẩm tương đối dưới 5% và độ cao 10.000 feet, nghĩa là nguồn điện rất hạn chế,” Riedel nói. “DGX Spark cho phép chúng tôi triển khai AI một cách dễ dàng và có hệ thống, với chi phí thấp và trong môi trường cực kỳ xa xôi như vậy, để chạy các phân tích AI cục bộ trên dữ liệu quan sát neutrino của chúng tôi.”
NYU: Sử dụng Agentic AI cho các chẩn đoán hình ảnh y khoa
Tại Phòng thí nghiệm Tiên phong Trí tuệ Nhân tạo Toàn cầu của NYU, dự án ICARE (Đánh giá Báo cáo Dựa trên Tác nhân Có thể Giải thích và Dựa trên Lâm sàng) được vận hành hoàn chỉnh trên hệ thống DGX Spark trong phòng thí nghiệm. ICARE sử dụng các tác nhân AI cộng tác và tạo câu hỏi trắc nghiệm để đánh giá mức độ phù hợp giữa các báo cáo hình ảnh X-quang do AI tạo ra với các nguồn chuyên gia, cho phép đánh giá lâm sàng theo thời gian thực và giám sát liên tục mà không cần gửi dữ liệu hình ảnh y tế lên đám mây.
“Việc có thể chạy các mô hình LLM mạnh mẽ ngay trên thiết bị DGX Spark đã thay đổi hoàn toàn quy trình làm việc của tôi,” Lucius Bynum, nghiên cứu viên tại Trung tâm Khoa học Dữ liệu NYU, cho biết. “Tôi đã có thể tập trung nỗ lực vào việc nhanh chóng cải tiến và nâng cao công cụ nghiên cứu mà tôi đang phát triển.”
Các nhà nghiên cứu tại NYU cũng sử dụng DGX Spark để chạy các mô hình tuyến tính hỗn hợp (LLM) cục bộ như một phần của các công cụ mô hình hóa nhân quả tương tác, giúp tạo ra và tinh chỉnh các mô hình nhân quả ngữ nghĩa — các bản đồ có cấu trúc, có thể đọc được bằng máy về mối quan hệ nhân quả giữa các biến lâm sàng, kết quả hình ảnh và các chẩn đoán tiềm năng. Thiết lập này cho phép các nhóm nhanh chóng thiết kế, thử nghiệm và lặp lại các mô hình tiên tiến mà không cần chờ đợi tài nguyên cụm máy tính, bao gồm cả các ứng dụng nhạy cảm về quyền riêng tư và bảo mật như trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, nơi dữ liệu phải được lưu trữ tại chỗ.
Harvard: Giải mã bệnh động kinh bằng trí tuệ nhân tạo
Tại Viện Kempner nghiên cứu về Trí tuệ Tự nhiên và Nhân tạo thuộc Đại học Harvard, các nhà thần kinh học đang sử dụng DGX Spark như một siêu máy tính để bàn nhỏ gọn để nghiên cứu cách các đột biến gen trong não gây ra bệnh động kinh. Hệ thống này cho phép các nhà nghiên cứu thực hiện các phân tích phức tạp trong thời gian thực mà không cần phải chờ đợi để truy cập vào các cụm máy tính lớn của tổ chức.
Đồng Giám đốc Viện Kempner, Bernardo Sabatini (bên trái) và Kỹ sư Điện toán AI cao cấp của Kempner, Bala Desinghu (bên phải) sử dụng siêu máy tính DGX Spark để nghiên cứu cách các rối loạn ở tế bào thần kinh trong não có thể gây ra các bệnh lý thần kinh như động kinh. Ảnh do Anna Olivella cung cấp.
Nhóm nghiên cứu, do đồng giám đốc Viện Kempner, Bernardo Sabatini, dẫn đầu, đang nghiên cứu khoảng 6.000 đột biến trong các tế bào thần kinh kích thích và ức chế, xây dựng bản đồ dự đoán cấu trúc protein và chức năng thần kinh để hướng dẫn việc lựa chọn các biến thể cần thử nghiệm tiếp theo trong phòng thí nghiệm.
DGX Spark đóng vai trò là cầu nối giữa điện toán quy mô bàn và điện toán quy mô cụm tại Harvard. Các nhà nghiên cứu trước tiên xác thực quy trình làm việc và thời gian trên một DGX Spark duy nhất, sau đó mở rộng các quy trình thành công lên các cụm GPU lớn để thực hiện sàng lọc protein quy mô lớn.
ASU: Thúc đẩy đổi mới quy mô toàn trường
Đại học bang Arizona là một trong những trường đại học đầu tiên nhận được nhiều hệ thống DGX Spark, hiện đang hỗ trợ nghiên cứu trí tuệ nhân tạo trên toàn khuôn viên trường, bao gồm các sáng kiến về chăm sóc trí nhớ, an toàn giao thông và năng lượng bền vững.
Hai nghiên cứu sinh tiến sĩ của ASU lần đầu tiên được cầm trên tay card đồ họa NVIDIA DGX Spark. Cả hai đều thuộc phòng thí nghiệm Nhóm Nhận thức Chủ động của Giáo sư ‘YZ’ Yang. Ảnh do Alisha Mendez, ASU cung cấp.
Một nhóm nghiên cứu tại ASU do Yezhou “YZ” Yang, phó giáo sư tại Trường Khoa học Máy tính và Trí tuệ Tăng cường, dẫn đầu, đang sử dụng DGX Spark để hỗ trợ nghiên cứu về nhận thức và robot tiên tiến, bao gồm cả các ứng dụng như chó robot tìm kiếm cứu nạn được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo và các công cụ hỗ trợ cho người dùng khiếm thị.
Đại học Mississippi State: Trao quyền cho sinh viên ngành Khoa học Máy tính và Kỹ thuật
Tại khoa Khoa học Máy tính và Kỹ thuật thuộc Đại học Bang Mississippi, DGX Spark đóng vai trò là nền tảng học tập thực hành cho thế hệ kỹ sư AI tương lai.
Sự hào hứng xung quanh DGX Spark tại Đại học Mississippi State được thể hiện qua các hoạt động tiếp cận cộng đồng do phòng thí nghiệm thực hiện, bao gồm cả video mở hộp do một phòng thí nghiệm đang nỗ lực thúc đẩy trí tuệ nhân tạo ứng dụng, bồi dưỡng phát triển nguồn nhân lực trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và dẫn dắt các thử nghiệm trí tuệ nhân tạo thực tế trên toàn tiểu bang thực hiện.
Đại học Delaware: Chuyển đổi nghiên cứu trên nhiều lĩnh vực
Khi ASUS bàn giao chiếc Ascent GX10 đầu tiên cho trường – được trang bị công nghệ DGX Spark – bà Sunita Chandrasekaran, giáo sư khoa học máy tính và thông tin kiêm giám đốc Viện Trí tuệ Nhân tạo First State, đã gọi nó là “một bước đột phá cho nghiên cứu”, cho phép các nhóm nghiên cứu thuộc nhiều lĩnh vực khác nhau như phân tích thể thao và khoa học ven biển chạy các mô hình AI quy mô lớn trực tiếp trong khuôn viên trường thay vì phụ thuộc vào các tài nguyên đám mây tốn kém. Thông qua chương trình ASUS Virtual Lab, các trường có thể kiểm tra hiệu năng của GX10 từ xa trước khi triển khai.
ISTA: Đào tạo các chuyên gia quản lý luật hàng đầu trên một máy tính để bàn nhỏ gọn
Tại Viện Khoa học và Công nghệ Áo, các nhà nghiên cứu đang sử dụng HP ZGX Nano AI Station — một hệ thống nhỏ gọn dựa trên NVIDIA DGX Spark — để huấn luyện và tinh chỉnh các mô hình LLM ngay trên máy tính để bàn. Phần mềm mã nguồn mở LLMQ của nhóm cho phép làm việc với các mô hình có tới 7 tỷ tham số, giúp việc huấn luyện LLM nâng cao trở nên dễ tiếp cận hơn với nhiều sinh viên và nhà nghiên cứu.
Vì ZGX Nano tích hợp 128GB bộ nhớ hợp nhất, toàn bộ LLM và dữ liệu huấn luyện của nó có thể được lưu trữ trên hệ thống, tránh được việc quản lý bộ nhớ phức tạp thường gặp trên các GPU dành cho người tiêu dùng. Điều này giúp các nhóm làm việc nhanh hơn và giữ dữ liệu nhạy cảm tại chỗ. Hãy đọc bài nghiên cứu này về phần mềm LLMQ của ISTA .
Stanford: Một quy trình để tạo mẫu thử nghiệm
Tại Đại học Stanford, các nhà nghiên cứu đang sử dụng DGX Spark để tạo nguyên mẫu cho các quy trình huấn luyện và đánh giá hoàn chỉnh nhằm chạy các quy trình tác nhân sinh học Biomni của họ cục bộ trước khi mở rộng quy mô lên các cụm GPU lớn. Điều này cho phép một vòng lặp chặt chẽ, lặp đi lặp lại để phát triển và đánh giá mô hình, đồng thời tự động hóa các phân tích phức tạp và lập kế hoạch thí nghiệm trực tiếp trong môi trường phòng thí nghiệm.
Nhóm nghiên cứu Stanford báo cáo rằng DGX Spark cung cấp hiệu năng tương tự như các phiên bản GPU đám mây lớn — khoảng 80 token mỗi giây trên mô hình gpt-oss 120 tỷ tham số ở độ phân giải MXFP4 thông qua Ollama — trong khi vẫn giữ toàn bộ khối lượng công việc trên máy tính để bàn.
Hãy bắt đầu sử dụng DGX Spark và tìm hiểu các tùy chọn mua hàng tại đây.