Новости
#Nvidia
7 Авг 2025
.3 мин.
Новости NVIDIA DGX Spark: новая эра AI-суперкомпьютеров
Конференция GTC 2025 (GPU Technology Conference), прошедшая с 17 по 20 марта в калифорнийском Сан-Хосе, запомнится многим как поворотный момент в истории развития искусственного интеллекта. Именно здесь компания NVIDIA впервые вживую показала свой новый суперкомпьютер DGX Spark, существовавший ранее в качестве предполагаемого проекта под кодовым названием Project Digits. По состоянию на июль 2025 года, продажи DGX Spark уже начались. Вот только найти компьютер в свободном доступе нереально: модель вызвала такой ажиотаж, что раскупается задолго до поступления на склады. Причина, как часто бывает с продуктами NVIDIA, очевидна: поражающая революционность.
ИИ, доступный каждому
В ходе GTC 2025 на огромном экране компьютер DGX Spark смотрелся как нечто крохотное, не впечатляющее воображение. Мы давно привыкли, что «машина для обучения ИИ» — это огромная стойка, требующая отдельного помещения, охлаждения и работы целой армии специалистов обслуживания. DGX Spark же — это соизмеримое с Apple Mac Mini устройство, которое легко помещается на столе рядом с ноутбуком. В длину не больше стандартного смартфона, а весит всего 1,2 кг. Не шумит, не перегревает окружающую атмосферу, подключается одним кабелем и стоит в районе $4 тыс.
| «Это компьютер эпохи ИИ-технологий. С новыми персональными ИИ-компьютерами DGX ИИ-технологии могут распространиться как на облачные ИТ-сервисы, так и на десктопные и периферийные приложения»,
— Дженсен Хуанг, основатель и генеральный директор компании NVIDIA |
Главное преимущество, которое открывает DGX Spark — возможность локальной работы с крупными ИИ-моделями в границах одного офисного стола. Разработчики будут освобождены от облачных дата-центров, связь с которыми стоит дорого, а также требует стабильного и быстрого подключения. И это не считая того, что подобные технологии доступны далеко не во всех регионах планеты — в том числе из-за политических ограничений. Компактность, относительно низкая цена и простота устройства открывает двери в мир AI даже рядовым разработчикам, ученым, студентам и всем заинтересованным экспертам.
Что под капотом
| Architecture | NVIDIA Grace Blackwell |
| GPU | NVIDIA Blackwell Architecture |
| CPU | 20 core Arm, 10 Cortex-X925 + 10 Cortex-A725 Arm |
| CUDA Cores | NVIDIA Blackwell Generation |
| Tensor Cores | 5th Generation |
| RT Cores | 4th Generation |
| Tensor Performance1 | 1 PFLOP |
| System Memory | 128 GB LPDDR5x, unified system memory |
| Memory Interface | 256-bit |
| Memory Bandwidth | 273 GB/s |
| Storage | 1 or 4 TB NVME.M2 with self-encryption |
| USB | 4x USB TypeC |
| Ethernet | 1x RJ-45 connector 10 GbE |
| NIC | ConnectX-7 Smart NIC |
| Wi-Fi | WiFi 7 |
| Bluetooth | BT 5.3 |
| Audio-output | HDMI multichannel audio output |
| Power Consumption | TBD |
| Display Connectors | 1x HDMI 2.1a |
| NVENC | NVDEC | 1x | 1x |
| OS | NVIDIA DGX™ OS |
| System Dimensions | 150 mm L x 150 mm W x 50.5 mm H |
| System Weight | 1.2 kg |
Можно было бы предположить, что DGX Spark — это компьютер, полный компромиссов. Что NVIDIA в угоду компактности пришлось пожертвовать технической составляющей. Но именно здесь и кроется революционность продукта. На что он способен:
- 1000 терафлопс AI-производительности;
- поддержка моделей до 200 млрд параметров;
- возможность работы в паре с поддержкой моделей до 405 млрд параметров.
Для сравнения, обозначим несколько популярных моделей ИИ:
| Модель | Количество параметров, млрд |
| GPT-4o Mini | 8 |
| GigaChat | 29 |
| YandexGPT 5 Pro | 100 |
| GPT-3 | 175 |
| Grok-1 | 314 |
| Llama 3.1 | 405 |
| DeepSeek-R1 | 685 |
«Сердце» суперкомпьютера — чип GB10, разработанный совместно с тайваньской корпорацией MediaTek. Ядро представляет собой единый суперчип, в котором 20-ядерный Arm-процессор тесно интегрирован с графическим процессором NVIDIA Blackwell посредством высокоскоростного межчипового соединения с реальной унифицированной памятью (что не характерно для настольных решений).
Сообщается, что партнер NVIDIA имеет полные права на технологию и может распоряжаться ей на свое усмотрение. Вообще, NVIDIA решила не превращать DGX Spark в собственный эксклюзив, чтобы не допустить острого дефицита: выпуском компьютера под своими марками займутся ASUS, BOXX, Dell, HP, Lambda, Supermicro и другие компании. Некоторые бренды уже успели показать на выставке GTC 2025 фирменное видение DGX Spark. Отличия коснутся только нейминга, внешнего вида и технической поддержки устройства, а «начинка» останется без изменений.
Ранние утечки тестов показали, что GB10 — многообещающий чип. В помощь к нему была добавлена современная память — 128 ГБ LPDDR5x с пропускной способностью до 273 ГБ/с. Для хранения предусмотрены 1 или 4 ТБ NVME.M2. Все это связано фирменными технологиями NVIDIA, практически гарантирующими хорошую оптимизацию. Благодаря DGX Spark все преимущества архитектуры Grace Blackwell, которая ранее была доступна только крупным дата-центрам, переходят в область настольных компьютеров.
В каких сценариях применим DGX Spark
Как заявляет NVIDIA, компьютер «идеально подходит для разработчиков ИИ, исследователей и специалистов по обработке данных». DGX Spark найдет широкое применение в следующих областях:
- Прототипирование. Платформа DGX Spark, снабженная программным стеком NVIDIA AI, помогает разработчикам создавать, обучать и тестировать крупные модели ИИ в локальном режиме. Конечно, для передовых исследований и самых мощных вычислений производительности компьютера не хватит, но существенную часть работы на начальном этапе он осилит. Далее для полноценного развертывания NVIDIA предлагает переходить на DGX Cloud — фирменный облачный сервис для решения ИИ-задач в безграничных масштабах. То есть, DGX Spark — это ультрасовременное устройство для прототипирования.
- Файн-тюнинг. В переводе «Fine-Tuning» — это точная настройка. В обиходе разработчиков файн-тюнингом называется адаптация нейросети под решение конкретных задач. Например, математик может взять знакомую генеративную модель ИИ и с помощью принципов файн-тюнинга научить ее решать дифференциальные уравнения. А медик — обрабатывать снимки флюорографии и ставить точные диагнозы. Конкретная нейросеть для решения одной конкретной задачи с максимальной точностью. В этом плане DGX Spark — практически безальтернативный вариант из тех, которые доступны широким массам.
- Инференс. Используйте уже обученную модель с 200 млрд параметров для построения собственной системы ИИ. А за счет технологии NVIDIA Connect-X можно объединить производительность двух DGX Spark, получив доступ к моделям с 405 млрд параметров. Все это у вас на столе, с практически моментальной обработкой поступающих данных.
- Data Science. Технология NVIDIA RAPIDS на NVIDIA DGX Spark упрощает процесс разработки благодаря ускорителям, не требующим изменения кода, и привычным API, которые позволяют быстро ускорить существующие рабочие нагрузки или разработать решения для конкретных задач, а также легко масштабировать их для использования в центрах обработки данных или облаке.
- Edge Applications. NVIDIA AI поддерживает Isaac, Metropolis, Holoscan и многие другие фреймворки для разработки периферийных приложений (Edge Applications). Такое ПО запускается на локальном сервере NVIDIA DGX Spark, что гарантирует децентрализованность, обработку в реальном времени, масштабируемость и практически полную неуязвимость перед внешним вмешательством. Идеальное решение для исследований в области робототехники, запуска «умных» городов, компьютерного зрения и т. д.
Несколько идей для практического применения DGX Spark:
- Разработка голосовых помощников, систем автоматического распознавания речи и приложений, связанных с обработкой аудиоданных на базе библиотеки машинного обучения TensorFlow.
- Разработка и тестирование интеллекта роботов на платформе NVIDIA Isaac. С помощью DGX Spark инженеры могут запускать физические симуляции, обучать модели восприятия и настраивать алгоритмы управления для автономных роботов.
- Анализ трафика в «умных» городах с помощью ИИ-моделей на основе данных с камер. DGX Spark предоставляет локальную песочницу для разработки решений ИИ для «умных» городов, например, для мониторинга трафика, общественной безопасности или отслеживания окружающей среды.
- Симуляция и цифровые двойники — суперкомпьютер позволяет запускать сложные симуляции и модели на основе ИИ быстрее, чем типичные рабочие станции.
- Настройка языковой модели с 40 миллиардами параметров на основе клинических текстовых данных с помощью DGX Spark, чтобы она усвоила терминологию конкретной медицинской области.
- Прототипирование новой модели генерации изображений или инструмента искусственного интеллекта для видео на единственном устройстве. Поскольку DGX Spark может работать с такими моделями (и включает в себя оптимизированные библиотеки NVIDIA для них), это снижает порог входа для исследований и разработок в области генеративного ИИ.
По данным отраслевых источников портала DigiTimes, спрос на систему DGX Spark «в несколько раз превышает» расчетные показатели. Несмотря на то, что NVIDIA заручилась поддержкой многочисленных тайваньских и американских партнеров, предотвратить дефицит не удалось. Практически все планируемые летние партии уже раскуплены по предзаказам. Компания угадала желания целевой аудитории: ей была необходима платформа для независимой разработки мощных ИИ-моделей, но по реалистичной цене. И DGX Spark полностью соответствует этому запросу.
Что дальше
Вместе с DGX Spark на GTC 2025 показали и его «старшего брата» — DGX Station. Это еще более мощная платформа:
- Оснащена суперчипом GB300 Grace Blackwell Ultra. Включает 72-ядерный процессор Grace и графический процессор Blackwell Ultra, соединённые через интерфейс NVLink-C2C.
- Объем памяти: 496 ГБ оперативной памяти LPDDR5X для центрального процессора и 288 ГБ высокоскоростной памяти HBM3e для графического процессора. Суммарный объем памяти — 784 ГБ.
- Сетевая карта: ConnectX-8 SuperNIC, поддерживает скорость до 800 Гбит/с, оптимизирована для гипермасштабных вычислительных нагрузок ИИ.
Выглядит эта станция как стандартный стационарный ПК, но позволяет реализовать локальный запуск ИИ-моделей с объемом до 1 триллиона параметров. Для сравнения, у GPT-4 насчитывается около 1,76 триллиона параметров, если верить утечкам информации. Колоссальная мощь, сконцентрированная в корпусе обыкновенного компьютера, потребляющего не больше 1500 Вт.
NVIDIA выпуском новых моделей на базе платформы DGX меняет правила игры в индустрии. Теперь любой частный разработчик или небольшие компании, заинтересованные в AI-инновациях, могут приобрести DGX Spark и экспериментировать с ИИ даже у себя дома. Останется только подключить монитор, и компьютер готов к работе. Эксперты вполне обоснованно ожидают бума в сфере ИИ-приложений и разработок уже во второй половине 2025 года. Чтобы не упустить эту волну, стоит забронировать DGX Spark заранее.
FAQ (Часто задаваемые вопросы)
Что такое DGX Spark?
DGX Spark — это суперкомпьютер от NVIDIA в формате миниатюрного настольного ПК. Был показан на конференции GTC 2025 (GPU Technology Conference), прошедшей с 17 по 20 марта в калифорнийском Сан-Хосе. Компьютер создан специально для экспертов в области ИИ — разработчиков, ученых, аналитиков и т. д.
Какие у DGX Spark ключевые характеристики?
- Размеры — 15×15×5 см, вес — 1,2 кг.
- 1000 TFLOPS AI-производительности.
- Поддержка ИИ-моделей до 200 млрд параметров.
- 20-ядерный суперчип GB10 (10 ядер Cortex-X925, 10 ядер Cortex-A725 Arm) на архитектуре Grace Blackwell.
- 128 ГБ LPDDR5x с пропускной способностью до 273 ГБ/с.
- 1 или 4 ТБ NVME.M2.
- Операционная система — DGX OS.
- Поддержка стека NVIDIA AI.
- Технология NVIDIA Connect-X (объединение двух DGX Spark в единый кластер с поддержкой ИИ-моделей до 405 млрд параметров).
Для каких целей используется DGX Spark?
- Прототипирование ИИ-моделей.
- Файн-тюнинг нейросетей.
- Инференс на базе локальных ИИ-моделей.
- Обработка больших данных (Data Science).
- Проектирование периферийных приложений (Edge Applications).
Какие преимущества у DGX Spark?
- Компьютер от NVIDIA — безоговорочного лидера сферы в мире.
- Компактные размеры, бесшумная работа, формат настольного мини-компьютера, потребление до 170 Вт.
- Доступная цена, если сравнивать с аналогичными решениями NVIDIA для ИИ-задач (в районе $4 тыс.).
- Высокая производительность (1000 TFLOPS, использование технологии NVIDIA NVLink-C2C, локальный запуск ИИ-моделей с 200 млрд параметров).
- Гибкость за счет плавного переноса данных в DGX Cloud или другую облачную инфраструктура, а также объединения двух компьютеров в единый кластер.
- Высокий уровень безопасность (локальное хранение, отсутствие зависимости от интернет-соединения).
Какие недостатки у DGX Spark?
- Острый дефицит еще до старта продаж.
- Отсутствие технической гибкости: ограниченное количество разъемов, невозможность замены графического процессора или расширения объема памяти.
- Отсутствие программной гибкости: все ПО «завязано» на NVIDIA AI, открытые альтернативы недоступны.
- Риски перегрева при длительной эксплуатации на максимальных мощностях из-за компактного форм-фактора (требуется дополнительное охлаждение).
Как купить DGX Spark?
Все компьютеры DGX Spark распродаются еще до поступления на склады из-за ажиотажа среди разработчиков. Чтобы узнать, когда откроется бронирование, а также организовать покупку и доставку в РФ, оставьте свои контакты на нашей отдельной странице.
Рассылка SERVERICT о самом важном!
Мы делимся новостями отрасли, мнениями экспертов, полезными обзорами и обновлениями услуг.
Получайте уведомления от нас — будьте в курсе самого важного!
0 комментариев