- A atualização de software planejada adiciona a função de acelerador externo ao DGX Spark da Nvidia
- Os usuários do MacBook Pro podem mover o processamento pesado de IA para o sistema externo
- As alterações de desempenho e instrumentação são baseadas em IA local de código aberto
Na CES 2026, a Nvidia revelou que está planejando uma atualização de software para o DGX Spark, que irá expandir significativamente as capacidades do dispositivo.
Alimentados pelo Superchip GB10 Grace Blackwell, os núcleos de CPU e GPU de baixo consumo da Nvidia combinam-se com 128 GB de memória integrada, permitindo aos usuários carregar e executar grandes modelos de linguagem localmente, sem depender da infraestrutura em nuvem.
As primeiras análises do Spark, embora universalmente positivas, apontaram para as limitações do software. Isso é algo que a Nvidia deseja resolver. Uma parte essencial da mudança será o suporte expandido para estruturas e modelos de IA de código aberto.
Boas notícias para usuários do MacBook Pro
A mudança será apenas de software, sem introdução de novo hardware, e para organizações que dependem de ferramentas abertas, a mudança reduzirá o trabalho de configuração personalizada e ajudará a manter os sistemas em funcionamento à medida que os modelos e estruturas evoluem.
A atualização do Mini PC adicionará suporte para ferramentas como PyTorch, vLLM, SGLang, llama.cpp e LlamaIndex, bem como modelos Qwen, Meta, Stability e Wan.
A Nvidia diz que os usuários podem esperar ganhos de desempenho de até 2,5x em comparação com o Spark no lançamento, impulsionados principalmente por atualizações do TensorRT-LLM, quantização mais precisa e melhorias de decodificação.
Um exemplo compartilhado pela Nvidia envolve o Qwen-235B, que dobra de velocidade ao passar de FP8 para NVFP4 com decodificação especulativa. Outras cargas de trabalho, incluindo Qwen3-30B e Stable Diffusion 3.5 Large, mostram ganhos menores.
A atualização também apresenta playbooks DGX Spark, que agrupam ferramentas, modelos e guias de configuração em fluxos de trabalho reutilizáveis. Eles foram projetados para serem executados localmente sem reconstruir ambientes inteiros.
Uma demonstração interessante combinou um MacBook Pro com o DGX Spark para geração de vídeo AI. A Nvidia mostrou um pipeline de 4K que levou oito minutos no laptop e cerca de um minuto quando as etapas de alta computação foram transferidas para o Spark.
A abordagem mantém as ferramentas criativas no laptop enquanto o Spark cuida do processamento pesado, aproximando o trabalho de vídeo de IA do uso interativo, em vez de longas sequências.
O DGX Spark também pode atuar como processador de segundo plano para fluxos de trabalho 3D, criando ativos enquanto os criadores continuam trabalhando em seus sistemas principais.
Um Nsight Copilot local está incluído, permitindo suporte CUDA sem enviar código ou dados para a nuvem.
Em conjunto, a atualização planejada moverá o DGX Spark de um sistema de desenvolvedor independente para um nó de IA local flexível que oferece suporte a laptops, estações de trabalho e implantações de borda.
Através Revisão de armazenamento
TechRadar cobrirá este ano CESe trarei a você todos os grandes anúncios conforme eles acontecem. Vá até nós Notícias da CES 2026 página para as últimas histórias e nossos veredictos práticos sobre tudo, desde TVs sem fio e telas dobráveis a novos telefones, laptops, dispositivos domésticos inteligentes e o que há de mais moderno em IA. Você também pode nos fazer uma pergunta sobre o show Perguntas e respostas ao vivo da CES 2026 e faremos o nosso melhor para responder.
E não se esqueça siga-nos no TikTok e WhatsApp Para o último show da CES!
