Суперкомпьютер NVIDIA DGX Spark GB10 — компактная AI-станция с 128 ГБ унифицированной памяти
- Гарантия 1 год с заменой компонентов
- Доставка СДЭК и ведущими службами доставки
- Тестируем оборудование перед отправкой
- Свяжитесь с нами для консультации и оформления заказа
NVIDIA DGX Spark GB10 — персональный суперкомпьютер для задач искусственного интеллекта
NVIDIA DGX Spark GB10 — это революционная компактная AI-система, объединяющая вычислительную мощь суперкомпьютерного класса в форм-факторе настольного устройства SFF. Устройство построено на базе передового чипа Grace Blackwell GB10, который органично объединяет в себе 20-ядерный ARM v9.2-A процессор и графический ускоритель NVIDIA GB10 в единой архитектуре с унифицированной памятью.
В интернет-магазине СервакМастер вы можете приобрести NVIDIA DGX Spark GB10 с гарантией, обязательным тестированием перед отправкой и доставкой по всей России.
Архитектура Grace Blackwell: почему это важно
Ключевое преимущество DGX Spark GB10 — использование архитектуры Grace Blackwell, в которой CPU и GPU объединены через высокоскоростной интерконнект NVLink-C2C. Это позволяет процессору и графическому ускорителю совместно использовать 128 ГБ унифицированной памяти LPDDR5x без каких-либо ограничений, характерных для классических систем с раздельными пулами RAM и VRAM.
Преимущества унифицированной памяти:
- Модели ИИ объёмом до 100+ миллиардов параметров размещаются в едином адресном пространстве
- Исключены потери производительности на передачу данных между CPU и GPU через PCIe
- Значительно упрощено программирование AI-приложений — разработчику не нужно вручную управлять переносом тензоров
- Поддержка сложных RAG-систем и агентных пайплайнов без необходимости разбиения модели
Технические характеристики NVIDIA DGX Spark GB10
| Параметр | Значение |
|---|---|
| Чип | NVIDIA GB10 (Grace Blackwell) |
| Архитектура CPU | ARM v9.2-A, 20 ядер |
| Видеоускоритель | NVIDIA GB10 |
| Объём GPU-памяти (VRAM) | 128 ГБ |
| Тип памяти GPU | LPDDR5x |
| Объём оперативной памяти | 128 ГБ |
| Тип RAM | LPDDR5x |
| Форм-фактор | SFF (Small Form Factor) |
| Парт.№ | 940-54242-0006-000 |
Для каких задач подходит DGX Spark GB10
Компактный суперкомпьютер DGX Spark GB10 ориентирован на специалистов в области искусственного интеллекта, исследователей и команды разработчиков, которым требуется мощная локальная платформа для работы с большими языковыми моделями и нейронными сетями.
Инференс (вывод) больших языковых моделей
DGX Spark GB10 справляется с локальным запуском актуальных LLM размером до нескольких десятков миллиардов параметров в формате FP16 или с квантизацией INT8/INT4. Это позволяет развернуть собственный AI-ассистент или API-сервис без зависимости от облачных провайдеров.
Дообучение (fine-tuning) нейронных сетей
128 ГБ унифицированной памяти достаточно для полноценного дообучения средних по размеру моделей методами LoRA, QLoRA и аналогичными PEFT-техниками. Результат — специализированная модель, адаптированная под конкретную предметную область или корпоративный стиль.
RAG-системы (Retrieval-Augmented Generation)
Интеграция векторных баз данных с языковыми моделями требует быстрой обработки эмбеддингов и генерации ответов с контекстом. DGX Spark GB10 обеспечивает необходимую производительность для производственных RAG-пайплайнов с задержкой, сопоставимой с облачными решениями.
Анализ данных и машинное обучение
Система поддерживает весь стек инструментов Data Science: PyTorch, TensorFlow, JAX, RAPIDS, cuDF. Единая память ускоряет операции с большими датасетами и матрицами, которые не помещаются в стандартную видеопамять традиционных GPU-серверов.
Визуализация и рендеринг
Возможности GPU GB10 применимы и для профессионального рендеринга в режиме реального времени, работы с 3D-графикой и интерактивных научных визуализаций.
Компактность и энергоэффективность
Форм-фактор SFF делает DGX Spark GB10 исключительно удобным для размещения на рабочем месте, в небольших серверных комнатах или в среде edge-computing. При этом система сохраняет производительность, ранее доступную лишь в полноразмерных серверных стойках.
Архитектура Grace Blackwell изначально проектировалась с прицелом на высокую вычислительную производительность при умеренном энергопотреблении — что критически важно при длительных вычислительных сессиях и в средах с ограниченным бюджетом питания.
Почему стоит купить NVIDIA DGX Spark GB10 в «СервакМастер»
СервакМастер специализируется на поставке серверного и AI-оборудования корпоративного класса. Мы предлагаем:
- Официальные поставки — оборудование с сопроводительной документацией и оригинальными серийными номерами
- Предпродажное тестирование — каждое устройство проходит проверку работоспособности перед отправкой клиенту
- Гарантия 1 год с возможностью замены компонентов при обнаружении неисправностей
- Доставка по всей России — через службу СДЭК и другие надёжные транспортные компании
- Профессиональная консультация — наши специалисты помогут подобрать оптимальную конфигурацию под ваши задачи
Для уточнения наличия, условий оплаты и доставки свяжитесь с нами удобным для вас способом.
Часто задаваемые вопросы
Можно ли подключить несколько DGX Spark GB10 в кластер? Да, несколько устройств объединяются через высокоскоростной интерконнект для создания масштабируемого AI-кластера, что позволяет работать с моделями, превышающими объём памяти одного устройства.
Поддерживается ли стандартный стек CUDA и NVIDIA software? DGX Spark GB10 совместим с платформой NVIDIA AI Enterprise и экосистемой CUDA, включая все популярные фреймворки машинного обучения.
Какова гарантия на NVIDIA DGX Spark GB10 в «СервакМастер»? Мы предоставляем гарантию сроком 1 год с возможностью замены неисправных компонентов.
Характеристики
| Тип | Новые |
| Парт.№ | 940-54242-0006-000 |
| Основная задача | Инференс / Дообучение моделей / RAG-системы / Анализ данных / Визуализация и рендеринг |
| Процессор (CPU) | ARM v9.2-A (GB10) |
| Видеокарта (GPU) | NVIDIA GB10 |
| Количество GPU, шт | 1 |
| Общий объем видеопамяти (VRAM), ГБ | 128 |
| Тип памяти GPU | LPDDR5x |
| Объем оперативной памяти (RAM), ГБ | 128 |
| Тип оперативной памяти | LPDDR5x |
| Форм-фактор | SFF |



































