nvidia / hardware / dgx-spark

NVIDIA DGX Spark

Независимая русскоязычная база о настольной системе GB10: спецификация, открытые модели, производительность, стоимость и эксплуатация.

Подобрать модель Рассчитать конфигурацию

UNIFIED MEMORY128ГБ LPDDR5X

MEMORY BANDWIDTH273ГБ/с

CPU20ARM ЯДЕР

STORAGE4ТБ NVME

INTERCONNECT200ГБИТ/С × 2

READMEобзор системы

Рабочая станция с общей памятью

Главная особенность Spark — не рекламный показатель «1 PFLOP», а 128 ГБ когерентной unified memory, доступной CPU и GPU. Она позволяет держать локально модели, которые не помещаются в обычные 24–32 ГБ видеопамяти.

Главный компромисс — пропускная способность 273 ГБ/с. Она ниже HBM и старших дискретных ускорителей. Spark выбирают ради ёмкости, CUDA, компактности и низкого энергопотребления, а не ради максимального числа токенов в секунду.

Практический бюджет памятиОколо 118 ГБ после резерва под DGX OS, дисплей и рантайм.

Что можно сделать в этой базе

Проверить открытую модель37 моделей, квантизация и число узлов

→02

Рассчитать память и скоростьKV-cache, batch, формат весов

→03

Сравнить платформыMac Studio, RTX PRO, Strix Halo и GB10 OEM

→04

Настроить системуSSD, Arm64, Dual Spark и известные ограничения

→

FAQ

Короткие ответы

Что такое NVIDIA DGX Spark?

Компактная Arm-система для локальной разработки и инференса ИИ на GB10 Grace Blackwell с 128 ГБ когерентной unified memory.

Можно ли запустить модель на 200B параметров?

Да, если формат весов и служебные данные укладываются примерно в 118 ГБ доступной памяти. Практически речь идёт о низкой квантизации и ограниченном контексте.

Это видеокарта?

Нет. Это законченный компьютер с Arm-процессором, встроенным Blackwell GPU, памятью, SSD, сетью и DGX OS.

Можно ли объединить два DGX Spark?

Да. ConnectX-7 и QSFP-соединение позволяют строить кластер. Это требует распределённого рантайма; память не превращается автоматически в единый прозрачный пул.