🇺🇸 Микроэлектроника. Искусственный интеллект. Платформы. SoC. Тренды. США

Платформа Nvidia RTX Spark – ИИ идет на ПК и другие пользовательские устройства

Nvidia анонсировала свою новую платформу на выставке Computex 2026, которую в целом можно свести к одной общей идее – ИИ массово идет на пользовательские устройства. Решение Nvidia послужит катализатором этого процесса, но и без того тема мейнстримовая, Nvidia – далеко не единственный участник рынка, который способствует движению в данную сторону.

Итак, что такое Nvidia RTX Spark – это SoC, созданная в сотрудничестве с MediaTek, произведенная по 3нм техпроцессу TSMC. В общем, без Тайваня, ее бы не было.

В составе платформы – 20-ядерный ARM-процессор Grace, и графический процессор Blackwell RTX с 6144-ядрами, с поддержкой всего, что создается под CUDA и тензорными ядрами. Заявленная производительность в терминах FP4 – до 1 Петафлопс.

За счет применения унифицированной памяти LPDDR5X с ее пропускной способностью до 300 ГБ/с емкостью до 128 ГБ, на платформе можно запускать LLM до 120 млрд параметров.

Первые устройства на базе RTX Spark, а это будут ноуты и мини-ПК от таких известных брендов, как Dell, HP, Lenovo, Sus, Acer и MSI появятся еще до конца 2026 года. Хочется верить, что хоть что-то из этого изобилия будет доступно и на подсанкционном и локализуемом российском рынке – было бы обидно оказаться в стороне от мейнстрима.

В целом выставка ясно дала понять: ИИ смещается от облачных серверов в сторону «физического ИИ». В качестве необязательных доказательств – партнерство Nvidia с китайской Unitree для создания гуманоидного ИИ-робота для исследователей, ИИ-решения 3D зрения от Aetina, решения Edge AI от Advanctech.

Один из побудительных мотивов к смещению ИИ из облака на устройство пользователя – это, конечно, приватность. Данные, которые мы передаем ИИ, зачастую слишком многое рассказывают о нас, чтобы направлять их в облако – личные разговоры, медицинские данные и т.п. При использовании ИИ на устройстве, есть хотя бы теоретическая возможность, что персональные данные не покинут устройства пользователя, что снижает риск их утечки. Из дополнительных бонусов – снижение загрузки каналов связи и связанная с этим энергоэффективность ИИ-вычислений. Впрочем, это дискуссионная тема. Куда привлекательнее то, что локальные ИИ-возможности не зависят от доступности и стабильности интернет-подключения. Для российских условий с внезапными «замедлениями» или блокировками тех или других интернет-сайтов, приложений и сервисов, с частыми блокировками мобильного интернета последних месяцев, ИИ на устройстве - это в целом важная возможность.

Один минус – своей Nvidia в России пока нет.

✓ подписаться на канал,
✓ наши новости можно читать также на MForum и в ВК