TRỰC TIẾPCập nhật tin tức AI, công nghệ và đổi mới sáng tạo toàn cầu
Technology

NVIDIA Giới Thiệu Laptop RTX Spark và Cập Nhật Mô Hình AI Mới

Theo công bố của NVIDIA. NVIDIA công bố dòng máy tính xách tay RTX Spark trang bị siêu chip tích hợp GPU Blackwell RTX và CPU Grace, cùng với các công cụ AI và bản cập nhật phần mềm mới.

Bởi Tòa soạn TigerIQĐăng 22:18 28/10/20265 phút đọcChia sẻ · LinkedInChia sẻ · Thư điện tử
ĐÃ XÁC MINHĐã xác minh · 1 nguồn
NVIDIA Giới Thiệu Laptop RTX Spark và Cập Nhật Mô Hình AI Mới
Ảnh minh họa do TigerIQ tự tạo từ chủ đề bài viết.
ĐIỂM CHÍNH
  • • Laptop RTX Spark kết hợp GPU Blackwell RTX và CPU Grace trong một siêu chip duy nhất.
  • • Mô hình giọng nói mở NVIDIA Nemotron 3.5 Transcribe xử lý ghi âm, gán nhãn người nói và dịch thuật.
  • • Tính năng quản lý tài nguyên mới trong NVIDIA App cho phép người dùng phân bổ tài nguyên GPU giữa ứng dụng và tác vụ nền.

Phần Cứng RTX Spark

NVIDIA RTX Spark cung cấp năng lượng cho các dòng máy tính xách tay mỏng nhẹ được thiết kế dành cho nhà phát triển, người sáng tạo nội dung và game thủ. Các hệ thống này kết hợp GPU NVIDIA Blackwell RTX và CPU NVIDIA Grace trong một siêu chip duy nhất với bộ nhớ thống nhất lên tới 128GB và hiệu suất AI FP4 đạt tới 1 petaflop. Laptop RTX Spark hiện có sẵn từ các đối tác bao gồm ASUS, Dell, HP, Lenovo, Microsoft và MSI với giá khởi điểm từ 2.599 USD.

Mô Hình Giọng Nói Mới

NVIDIA Nemotron 3.5 Transcribe là một mô hình giọng nói trọng số mở mới biến các cuộc trò chuyện được ghi lại thành thông tin hữu ích. Thay vì cần nhiều mô hình cho việc ghi âm, gán nhãn người nói và dịch thuật, nhà phát triển có thể sử dụng một mô hình duy nhất hỗ trợ 40 ngôn ngữ. Mô hình này đạt xếp hạng số 1 trên Hugging Face Open ASR với khoảng 4,3 tỷ tham số hoạt động, mang lại độ chính xác cao trên phần cứng cục bộ.

Quản Lý Tài Nguyên GPU

Trên các hệ thống RTX Spark, người dùng có thể chạy các tác nhân dài hạn cùng với các ứng dụng yêu thích của họ. Với tính năng quản lý tài nguyên mới trong NVIDIA App, người dùng có thể chọn cách chia sẻ tài nguyên GPU giữa ứng dụng đang chạy ở nền trước hoặc ưu tiên cho tác nhân chạy ngầm để hoàn thành công việc nhanh hơn.

NGUỒN & PHƯƠNG PHÁP
  1. 1. blogs.nvidia.com
    Mở nguồn
© 2026 TigerIQ • Tiếng Việt / Tiếng Anh / Tiếng Tây Ban Nha