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DGX Spark三种训练方案速度实测
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先了解这件事
AI 综述
2026年10月12日，XDA Developers报道了一组在两台Nvidia DGX Spark微型超级计算机上的模型训练速度实测。作者参照Andrej Karpathy的nanochat，从零训练ChatGPT式模型，并比较三种计算方案：Transformer Engine的FP8、NVFP4，以及nanochat自有的FP8代码。测试结果显示，三种方案中只有一种实际带来了提速；但报道没有披露具体是哪种方案胜出，也未提供各方案的详细速度数据。
AI 根据报道生成 · 3 小时前更新
最新进展10月12日 21:00
实测显示三种方案中仅一种实际提速，但具体胜出方案未披露。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月12日
- XDA Developers在两台 Nvidia DGX Spark 上训练 ChatGPT 式模型：三种方案仅一种提速
在两台 Nvidia DGX Spark 微型超级计算机上从零训练 ChatGPT 式模型时，Transformer Engine 的 FP8、NVFP4 和 nanochat 自有 FP8 代码三种方案中，仅一种实际带来提速。作者使用 Andrej Karpathy 的 nanochat 比较三种训练计算方式，但原文未指出具体哪种方案胜出。
本事件热度走势
当前热度 9·可比范围峰值 10（10月12日 22:00）·近 24 小时可比范围变化 –
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