Auf der CES 2025 in Las Vegas kündigte Nvidia Project Digits an, einen kompakten KI-Desktop-Supercomputer für Forscher, Data Scientists und Studenten. Das Gerät, dessen Markteinführung für Mai 2025 zu einem Preis von 3.000 Dollar geplant ist, steht für Nvidias Bemühungen, leistungsstarke KI-Rechenkapazitäten auf einzelne Schreibtische zu bringen.
Das Herzstück von Project Digits ist der GB10 Grace Blackwell Superchip, der in Zusammenarbeit mit MediaTek entwickelt wurde. Das System kombiniert eine Blackwell GPU mit einer 20-Kern Grace CPU auf Arm-Basis. Laut Nvidia liefert das Gerät bis zu ein Petaflop KI-Rechenleistung bei FP4-Präzision und kann dabei an einer normalen Steckdose betrieben werden. Die Hardware verfügt über 128GB einheitlichen Speicher und bis zu 4TB NVMe-Speicherplatz.
Die Systemleistung ermöglicht es laut Nvidia, KI-Modelle mit bis zu 200 Milliarden Parametern auf einem einzelnen Gerät auszuführen. Benutzer können zwei Project Digits-Maschinen verbinden, um Modelle mit bis zu 405 Milliarden Parametern zu verarbeiten. Das Gerät läuft mit Nvidias Linux-basiertem DGX OS und unterstützt gängige Frameworks wie PyTorch, Python und Jupyter Notebooks.
Nvidia-CEO Jensen Huang präsentierte das Gerät während einer Pressekonferenz und beschrieb es als komplette Plattform, die „den gesamten Nvidia KI-Stack ausführt“. Das Unternehmen positioniert Project Digits als Entwicklungsplattform, die lokale Prototypen ermöglicht und anschließend den Einsatz in Cloud-Services oder Rechenzentren mit derselben Grace Blackwell-Architektur erlaubt.
Benutzer erhalten Zugang zu Nvidias KI-Software-Bibliothek, einschließlich Entwicklungs-Kits, Orchestrierungs-Tools und vortrainierten Modellen über den Nvidia NGC-Katalog. Das System unterstützt das Nvidia NeMo-Framework für Modell-Feinabstimmung und RAPIDS-Bibliotheken für Data-Science-Workflows. Beim Übergang von der Entwicklung zur Produktion können Nutzer über die Nvidia AI Enterprise-Lizenz auf Enterprise-Grade-Sicherheit und Support zugreifen.
Branchenführer haben ihre Unterstützung für die Initiative zum Ausdruck gebracht. Meta’s Leiter für GenAI, Ahmad Al-Dahle, betonte das Potenzial des Geräts für lokale Entwicklung mit Llama-Modellen, während Hugging Face’s Produktleiter Je Boudier die Edge-Computing-Fähigkeiten hervorhob. Salesforce’s Chief Scientist Silvio Savarese unterstrich die Bedeutung von 128GB Speicher in einem so kompakten Format.
Quellen: TechCrunch, The Verge, VentureBeat