【GIGABYTE AI TOP ATOM動手玩（1）】：NVIDIA DGX Spark迷你AI工作站規格分析

AI TOP ATOM是GIGABYTE推出的客製化NVIDIA DGX Spark迷你AI工作站，2者的規格一致，並獨家支援GIGABYTE AI TOP Utility公用程式。

各家DGX Spark陸續登場

NVIDIA於2025年CES（消費性電子展）發表針對個人開發者規劃的Project DIGITSk迷你AI工作站，產品於10月15日正式上市，並正式定名為DGX Spark。

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NVIDIA除了以第一方廠商的身份推出造型與DGX-1超級電腦接近的DGX Spark，也開放合作夥伴推出能夠強化散熱設計的客製化機種，例如這次專題使用的GIGABYTE AI TOP ATOM，以及Acer Veriton GN100 AI Mini Workstation、ASUS Ascent GX10、Dell Pro Max with GB10、HP ZGX Nano AI Station、ThinkStation PGX Small Form Factor Workstation、MSI EdgeXpert等機種。

▲ NVIDIA創辦人暨執行長黃仁勳在CES25主題演說中發表DGX Spark。

▲ DGX Spark搭載GB10 Superchip，並內建ConnectX晶片。

▲ 筆者於CES 25期間之NVIDIA媒體訪談環節所拍攝的DGX Spark實機與GB10 Superchip。

▲ 各合作廠商也以DGX Spark為基礎，推出自家的客製化機種。

DGX Spark規格分析

DGX Spark搭載Grace Blackwell架構的GB10 Superchip SoC（系統單晶片），在單一晶片整合了Grace架構處理器（CPU）以及Blackwell架構繪圖處理器（GPU），總共具有10組Arm Cortex-X925與10組Arm Cortex-A725 CPU核心，以及6,144組CUDA核心的GPU，能夠提供高達1,000 TOPS的AI運算效能，或是1 PFLOP的稀疏性（Sparsity）FP4資料類型浮點運算效能。

比較特別的是，它的系統記憶體採用容量高達128 GB的LPDDR5x-8533統一系統記憶體（Unified System Memory），可以動態分配給CPU與GPU使用，讓GPU能夠佔用更大量記憶體，進而載入參數量更大的模型並進行更精準的AI運算。

舉例來說，現在最高階的個人電腦顯示卡GeForce RTX 5090也僅搭載32 GB顯示記憶體，不足以應付gpt-oss-120b大型語言模型運作時所需接近70 GB記憶體的佔用量，而DGX Spark則能從從容容滿足這個需求，成為一般使用者想要執行超大量體AI模型時，採購AMD Ryzen AI Max+ 395處理器之外的另一選擇。

在網路通訊功能部分，DGX Spark除了支援10 GbE RJ-45乙太網路端子以及WiFi 7無線網路、藍牙5.4之外，還有1套頻寬高達200 Gbps的ConnectX-7 NIC智慧型網路介面卡，特別的是它能夠串接2台DGX Spark以擴充統一系統記憶體容量，進而將原本僅支援參數量為200B的模型，擴展至能夠支援405B參數量的模型。        

▲ GB10 Superchip整合了20核心的Grace架構處理器以及Blackwell架構繪圖處理器。

▲ GB10 Superchip之裸晶展示圖。

▲ 與採用Pascal架構GPU的NVIDIA DGX-1超級電腦相比」，DGX Spark的尺寸、耗電量與價格都降低許多，但是效能卻不降反增。

▲ DGX Spark能夠透過ConnectX-7 NIC智慧型網路介面卡串接2台主機，以擴充統一系統記憶體容量，並支援參數量達405B的模型。

▲ 參考AMD提供的數據，載入120B左右參數量的模型將消耗68 GB顯示記憶體。

筆者將會在後續文章中以GIGABYTE AI TOP ATOM做為範例，介紹其硬體特色與軟體功能，並執行AI圖像生成的應用程式，體驗DGX Spark的功能。

GIGABYTE AI TOP ATOM動手玩系列文章目錄：
【GIGABYTE AI TOP ATOM動手玩（1）】：NVIDIA DGX Spark迷你AI工作站規格分析（本文）
【GIGABYTE AI TOP ATOM動手玩（2）】： 17萬元迷你電腦開箱！軟硬體特色看光光（工作中）
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【GIGABYTE AI TOP ATOM動手玩（5）】：在DGX Spark系統實戰Stable Diffusion圖像生成（工作中）
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