NVIDIA DGX Spark (GB10, 128 ГБ)
Настольный ИИ-компьютер · Grace Blackwell
- Чип
- GB10 Grace Blackwell
- Память
- 128 ГБ общая
- Инференс FP4
- до 1 PFLOPS
- Связка
- 2 шт. через ConnectX-7
Что это
DGX Spark — настольный ИИ-компьютер NVIDIA размером с мини-ПК. 128 ГБ общей памяти позволяют запускать модели до 200 млрд параметров в 4 битах прямо на столе разработчика, а связка из двух систем — до 405 млрд.
Для каких задач подходит DGX Spark
- Обучение моделей с нуляНе рекомендуем
- Дообучение (LoRA, full fine-tune)Подходит
- Инференс LLMОптимально
- Генерация изображений и видеоПодходит
- RAG, поиск и эмбеддингиОптимально
- Компьютерное зрение и видеоаналитикаПодходит
- Рендер, 3D и инженерные расчётыНе рекомендуем
- ИгрыНе рекомендуем
Какие нейросети запустятся
Сколько карт DGX Spark нужно для инференса популярных моделей. Расчёт по объёму памяти с запасом 25% на контекст; при большом числе пользователей памяти нужно больше.
| Модель | Память, 4 бита | DGX Spark, 4 бита | Память, 8 бит | DGX Spark, 8 бит |
|---|---|---|---|---|
| Qwen3.8 27B | ≈19 ГБ | 1 карта | ≈35 ГБ | 1 карта |
| Gemma 4 31B | ≈21 ГБ | 1 карта | ≈39 ГБ | 1 карта |
| Llama 3.3 70B | ≈48 ГБ | 1 карта | ≈88 ГБ | 1 карта |
| gpt-oss-120b (MoE) | ≈81 ГБ | 1 карта | выпущена в FP4 — см. 4 бита | |
| DeepSeek V4 Flash (MoE, 284B) | ≈200 ГБ | 2 карты | выпущена в FP4 — см. 4 бита | |
| GLM-5.3 (MoE, 744B) | ≈512 ГБ | нужен кластер | ≈930 ГБ | нужен кластер |
| DeepSeek V4 Pro (MoE, 1,6T) | ≈1 081 ГБ | нужен кластер | выпущена в FP4 — см. 4 бита | |
Генерация изображений и видео на одной карте
- Stable Diffusion XLпомещается
- FLUX.2 [klein] 4Bпомещается
- FLUX.2 [dev] 32B, 4 битапомещается
- Wan 2.2 TI2V-5B, видео 720pпомещается
- FLUX.2 [klein] 9Bпомещается
- Wan 2.2 A14B, видеопомещается
Ориентир: FP8 ≈ 1 ГБ на 1 млрд параметров, 4 бита ≈ 0,55 ГБ, плюс 25% на контекст. gpt-oss и DeepSeek V4 выпущены сразу в 4-битном формате — считаем их родной размер. Число карт — 1, 2, 4 или 8, как их запускают в vLLM. Сколько видеопамяти нужно для нейросети · Калькулятор подбора
Кому подходит: масштаб бизнеса
Ориентиры, а не требования. Подскажем, имеет ли смысл DGX Spark именно для вас.
Команда
исследователь, ML-инженер или команда до 10 человек
Компания ориентир по обороту
стартапы, студии, лаборатории, отделы R&D
Бюджет
от сотен тысяч до нескольких миллионов рублей
Типовые сценарии
- ML-инженер отлаживает агентов и RAG локально, а в прод выкатывает на сервер.
- Разработчик держит модель до 70B для себя: прототипы, агенты, отладка; для отдела — сервер или станция на RTX PRO 6000.
Что нужно для эксплуатации и обслуживания
Чтобы DGX Spark работал стабильно, заранее проверьте питание, охлаждение и площадку. Поможем с каждым пунктом.
Питание
Блок питания 240 Вт, обычная розетка.
Охлаждение
Встроенное, тихое; офисное помещение.
Платформа и сеть
Готовая система; для связки двух нужен кабель QSFP.
Размещение
офис или лаборатория, выделенная розетка 220 В; стоечный вариант — в серверную.
Программы
Ubuntu или Windows, драйверы, CUDA, PyTorch, Ollama, ComfyUI, Jupyter — настраиваем перед отгрузкой.
Кто нужен в команде
сам пользователь или системный администратор.
Регламент обслуживания
- чистка от пыли раз в полгода
- контроль температур
- обновления драйверов
- замена компонентов по гарантии продавца
Настроим и запустим
Сервер включается и сразу работает: проверка, система, драйверы, окружение и модель под вашу задачу.
- Стресс-тест под нагрузкой и отчёт к поставке
- Система, драйверы NVIDIA, CUDA или AMD ROCm
- Docker, Kubernetes или Slurm
- Мониторинг температур и ошибок памяти
- Модель под вашу задачу: vLLM, API и чат для сотрудников
Характеристики DGX Spark
Паспортные данные. Точную конфигурацию и версию фиксируем в КП.
Изображения на сайте иллюстративные: внешний вид, маркировка и комплектация зависят от производителя и партии и указываются в КП.
| Чип | GB10 Grace Blackwell: 20 ядер Arm + GPU Blackwell |
|---|---|
| Память | 128 ГБ LPDDR5x, общая для CPU и GPU |
| Производительность | до 1 PFLOPS FP4 |
| Накопитель | до 4 ТБ NVMe |
| Сеть | ConnectX-7 для объединения двух систем, 10 GbE, Wi-Fi 7 |
| Программы | DGX OS, CUDA, стек NVIDIA AI |
| Размер | настольный, 150 × 150 × 50,5 мм |
Сравнение с похожими моделями
| DGX Spark | Станция 2–4 GPU | RTX PRO 6000 Blackwell | RTX 5090 | |
|---|---|---|---|---|
| Класс | Настольный ИИ-компьютер · Grace Blackwell | Рабочая станция · 2–4 GPU | Профессиональная · Blackwell | GeForce · флагман Blackwell |
| Память | 128 ГБ общая | — | 96 ГБ GDDR7 ECC | 32 ГБ GDDR7 |
| Пропускная способность | — | — | 1,79 ТБ/с | 1,79 ТБ/с |
| Мощность | — | 220 В | 300–600 Вт | 575 Вт |
| Лучше всего для | Инференс LLM, RAG, поиск и эмбеддинги | Дообучение (LoRA, full fine-tune), Инференс LLM | Дообучение (LoRA, full fine-tune), Инференс LLM | Дообучение (LoRA, full fine-tune), Инференс LLM |
Сомневаетесь между покупкой и арендой? Купить или арендовать GPU: что выгоднее
Гарантия продавца
Гарантия продавца на каждую позицию, срок указываем в КП. Замена или ремонт — через нас, без пересылки к производителю.
Проверка перед отправкой
Стресс-тест под нагрузкой, диагностика DCGM, протокол испытаний к поставке.
Как проверяемВопросы о DGX Spark
Сколько стоит DGX Spark?
Цена зависит от количества, конфигурации и условий оплаты и меняется вместе с рынком. Пришлём КП с точной ценой и сроком поставки. Напишите в Telegram, на почту или оставьте заявку.
Какой срок поставки DGX Spark?
DGX Spark поставляется под заказ. Срок подтверждаем у поставщика и указываем в КП; до подтверждения сроки не обещаем.
Для каких задач подходит DGX Spark?
Оптимально: инференс llm, rag, поиск и эмбеддинги. Подробная таблица задач и моделей — на этой странице.
Что нужно для работы DGX Spark?
Блок питания 240 Вт, обычная розетка. Встроенное, тихое; офисное помещение. Готовая система; для связки двух нужен кабель QSFP.
Настроите DGX Spark и запустите модель?
Да. Проверяем под нагрузкой, ставим систему, драйверы, CUDA или ROCm, Docker, разворачиваем модель под вашу задачу и отдаём API и чат для сотрудников.
DGX Spark или рабочая станция на RTX 5090?
У DGX Spark 128 ГБ памяти: в неё помещаются модели, которые на 32 ГБ RTX 5090 не запускаются. RTX 5090 быстрее в генерации токенов на моделях, которые в неё влезают.
Какие модели запустятся?
Модели до 200 млрд параметров в 4 битах на одной системе, до 405 млрд — на двух, по данным NVIDIA.
Работаете с юридическими лицами?
Да: договор, счёт с НДС, УПД, NDA по запросу. Реквизиты и карточку компании пришлём по запросу.