Jawa Pos Radar Madiun - Dunia komputasi kecerdasan buatan (AI) baru saja diguncang gebrakan revolusioner.
Nvidia, raksasa chipset asal Amerika Serikat, secara resmi memperkenalkan DGX Spark yang diklaim sebagai superkomputer AI terkecil di dunia dalam konferensi pers, Selasa (14/10/2025).
Yang membuat perangkat ini begitu istimewa adalah kemampuannya yang setara dengan pusat data skala besar, namun bisa diletakkan di atas meja kerja mana pun dan hanya membutuhkan stopkontak biasa untuk beroperasi.
Kehadiran DGX Spark ini diprediksi akan mendemokratisasi akses ke komputasi AI tinggi yang selama ini hanya bisa dinikmati perusahaan-perusahaan raksasa teknologi.
Baca Juga: 5 Cara Ampuh Maksimalkan Prompt AI agar Hasilnya Optimal, Tepat Sasaran, dan Lebih Efektif
Dengan DGX Spark, Nvidia membawa kekuatan komputasi yang sebelumnya hanya ada di pusat data cloud seperti Amazon Web Services atau Google Cloud langsung ke meja kerja pengguna.
Kini para peneliti, pengembang software, startup, hingga mahasiswa bisa melatih dan menjalankan model AI canggih dengan ratusan miliar parameter secara lokal, tanpa perlu bergantung pada layanan cloud yang mahal dan terkadang memiliki keterbatasan akses.
Secara fisik, DGX Spark memiliki dimensi yang sangat compact, hanya 15 x 15 x 5 cm dengan berat sekitar 1,2 kilogram - membuatnya nyaris sama kecilnya dengan Apple Mac Mini yang berukuran 12,7 x 12,7 x 5 cm.
Baca Juga: Dreamina AI: Buat Desain Fashion Profesional dengan Cepat, Presisi, dan Tampilan Stylish
Namun, jangan terkecoh dengan ukuran minimalisnya karena perangkat ini mampu menjalankan model AI besar dengan kompleksitas hingga 200 miliar parameter, sebuah pencapaian teknis yang selama ini hanya mungkin dilakukan oleh infrastruktur server raksasa yang menghabiskan energi puluhan kilowatt.
Kunci dari semua kemampuan ini terletak pada chip Grace Blackwell Superchip GB10 yang menjadi otak DGX Spark.
Prosesor hybrid CPU-GPU teranyar Nvidia ini dirancang khusus untuk percepatan komputasi AI, menghasilkan kinerja hingga 1 petaflop atau setara dengan 1.000 triliun operasi per detik.
Untuk mendukung pemrosesan data yang massive, perangkat ini dilengkapi dengan memori terpadu sebesar 128 GB yang dibagi secara efisien antara CPU dan GPU, plus penyimpanan SSD NVMe berkapasitas 4 TB yang cukup untuk menampung model bahasa besar dan dataset pelatihan yang kompleks.
Baca Juga: Bikin Presentasi Profesional dalam Hitungan Menit Pakai AI: Tutorial Slidesai.io dan Gamma.app
Di sektor konektivitas, Nvidia menyematkan jaringan Ethernet berkecepatan 200 gigabit per detik serta teknologi koneksi internal NVLink-C2C dengan bandwidth lima kali lipat lebih besar dibandingkan PCIe Gen 5, memastikan pertukaran data antar-komponen berlangsung dengan kecepatan maksimal.
Yang paling mencengangkan dari semua spesifikasi tinggi ini adalah efisiensi dayanya yang luar biasa.
DGX Spark hanya membutuhkan daya 240 watt untuk beroperasi, sehingga cukup dicolokkan ke stopkontak rumah biasa tanpa memerlukan instalasi listrik tiga fase atau sistem pendingin khusus layaknya pusat data konvensional.
Dengan efisiensi energi setinggi ini, Nvidia tidak hanya menawarkan kekuatan komputasi tetapi juga keberlanjutan dalam pengembangan AI.
Untuk memastikan kemudahan penggunaan, perangkat ini telah dilengkapi dengan DGX OS, sistem operasi turunan Ubuntu Linux yang telah dioptimalkan khusus untuk komputasi GPU, complete dengan CUDA library dan Nvidia NIM microservices yang siap pakai untuk berbagai kebutuhan riset dan pengembangan AI.
Kehadiran DGX Spark diprediksi akan membuka babak baru dalam ekosistem pengembangan AI global, dimana inovasi tidak lagi terbatas pada perusahaan dengan modal besar. Para pelaku startup, akademisi, dan pengembang independen kini memiliki alat yang setara dengan tech giant untuk berinovasi dan menciptakan model AI mutakhir.
Dengan harga yang belum diumumkan secara resmi namun diklaim akan kompetitif untuk segmen pasar yang ditargetkan, Nvidia DGX Spark bukan hanya menjual produk, tetapi sebuah revolusi akses dalam dunia kecerdasan buatan. (gar)
Editor : Tegar Rukmana