NVIDIA DGX Spark — это компактный AI-сервер для локального запуска больших языковых моделей. Устройство сочетает в себе процессор GB10, 128 ГБ оперативной памяти и 4 ТБ SSD для быстрого обучения и вывода моделей.

• Процессор NVIDIA GB10 с 20 ядрами и производительностью 1000 TOPS
• 128 ГБ оперативной памяти LPDDR5x для работы с большими моделями
• SSD-накопитель объемом 4 ТБ с интерфейсом M.2 PCIe 4.0 NVMe
• Поддержка Wi-Fi 7 (802.11be) и сетевой адаптер ConnectX-7
• Компактный корпус разме и весом 1,2 кг
• Поддержка моделей размером 70–405B и точности FP4

Сервер оснащен процессором NVIDIA GB10 с 20 ядрами и производительностью 1000 TOPS. Это позволяет запускать модели размером от 70 до 405 миллиардов параметров непосредственно на устройстве. Поддержка точности FP4 оптимизирует вычисления для современных нейронных сетей.

Объем оперативной памяти LPDDR5x составляет 128 ГБ, что обеспечивает комфортную работу с большими наборами данных. Встроенный SSD на 4 ТБ с интерфейсом M.2 PCIe 4.0 NVMe гарантирует быстрый доступ к данным. Такая конфигурация минимизирует время ожидания при загрузке моделей.

Наличие Wi-Fi 7 (802.11be) и Bluetooth обеспечивает современные возможности беспроводного подключения. Интегрированный SmartNIC ConnectX-7 и порт RJ-45 со скоростью 10 Гбит/с позволяют строить скоростные сетевые соединения. Четыре порта USB-C и выход HDMI расширяют возможности периферийного подключения.

Корпус разме и весом 1,2 кг позволяет разместить сервер на любом рабочем столе. Система питается от внешнего блока мощностью 240 Вт, что снижает нагрузку на сеть. Отсутствие оптического привода и прозрачных стенок подчеркивает профессиональный минимализм устройства.

Сервер работает под управлением NVIDIA DGX OS 7 с полной поддержкой платформы CUDA. Сертифицированная поддержка PyTorch упрощает развертывание и обучение моделей. Это готовое решение для разработчиков, которым нужен локальный AI-инструментарий.

Максимальное тепловыделение процессора составляет 140 Вт, что позволяет использовать компактное охлаждение. Такая энергоэффективность делает устройство пригодным для работы в офисных условиях без дополнительной инфраструктуры.