NVIDIA DGX Spark GB10 — настольный суперкомпьютер с 128 ГБ унифицированной памяти LPDDR5x | СервакМастер

• Гарантия 1 год с заменой компонентов
• Доставка СДЭК и ведущими службами доставки
• Тестируем оборудование перед отправкой
• Свяжитесь с нами для консультации и оформления заказа

Персональный суперкомпьютер NVIDIA DGX Spark GB10: мощность ИИ в настольном корпусе

NVIDIA DGX Spark GB10 — принципиально новый класс вычислительных устройств, в котором производительность серверного уровня совмещена с компактным форм-фактором SFF. В основе системы лежит чип Grace Blackwell GB10, объединяющий 20-ядерный процессор ARM v9.2-A и графический ускоритель NVIDIA GB10 через высокоскоростной интерконнект NVLink-C2C. Результат — 128 ГБ единой памяти LPDDR5x, доступной одновременно CPU и GPU без каких-либо узких мест.

В «СервакМастер» вы можете заказать NVIDIA DGX Spark GB10 с обязательным тестированием перед отправкой, гарантией 1 год и доставкой по всей России.

Почему унифицированная память меняет правила игры

Традиционные AI-серверы используют раздельные пулы оперативной и видеопамяти, соединённые шиной PCIe с ограниченной пропускной способностью. Это создаёт узкое место при работе с объёмными языковыми моделями: данные приходится постоянно перемещать между RAM и VRAM, теряя время и производительность.

DGX Spark GB10 устраняет эту проблему на архитектурном уровне:

• Единый пул 128 ГБ LPDDR5x доступен CPU и GPU как одно непрерывное адресное пространство
• NVLink-C2C обеспечивает пропускную способность, на порядок превышающую возможности PCIe
• Модели с десятками миллиардов параметров загружаются целиком — без разбиения и без потерь на синхронизацию
• Разработчику не нужно вручную управлять переносом тензоров между устройствами

Технические характеристики NVIDIA DGX Spark GB10

Сценарии применения DGX Spark GB10

Инференс крупных языковых моделей

Система рассчитана на локальный запуск современных LLM в форматах FP16, INT8 и INT4. Единый пул памяти 128 ГБ позволяет развернуть модели объёмом до 100+ миллиардов параметров без внешних зависимостей от облачной инфраструктуры. Это особенно актуально для организаций, которым важна конфиденциальность данных и предсказуемая задержка ответа.

Дообучение нейронных сетей (fine-tuning)

Методы Parameter-Efficient Fine-Tuning — LoRA, QLoRA и аналогичные подходы — эффективно используют унифицированную архитектуру Grace Blackwell. Специалисты по машинному обучению могут адаптировать существующие модели под корпоративные данные, отраслевую терминологию или специфические задачи без аренды облачных GPU-кластеров.

RAG-системы и агентные пайплайны

Retrieval-Augmented Generation требует параллельной работы embedding-модели, векторной базы данных и генеративной LLM. DGX Spark GB10 держит все компоненты пайплайна в едином пространстве памяти, обеспечивая низкую задержку при обработке запросов и поддерживая сложные многошаговые агентные сценарии.

Анализ данных и Machine Learning

Весь стандартный стек Data Science — PyTorch, TensorFlow, JAX, NVIDIA RAPIDS, cuDF — работает на DGX Spark GB10 без дополнительной настройки. Большие датасеты и матрицы, не помещающиеся в стандартную видеопамять обычного GPU, здесь размещаются напрямую в унифицированной памяти.

Рендеринг и научная визуализация

GPU-ядра чипа GB10 применимы для профессионального 3D-рендеринга, интерактивных визуализаций больших объёмов данных и работы в системах компьютерного зрения в режиме реального времени.

Энергоэффективность и компактность

Форм-фактор SFF позволяет разместить DGX Spark GB10 непосредственно на рабочем месте исследователя или инженера, в небольшом серверном шкафу либо в edge-окружении с ограниченным пространством. Архитектура Grace Blackwell изначально проектировалась для максимальной производительности при сдержанном энергопотреблении — это принципиально важно при длительных тренировочных или инференс-сессиях.

Масштабирование: объединение нескольких DGX Spark GB10

Несколько устройств DGX Spark GB10 можно объединить через высокоскоростное соединение в единый кластер. Такой подход позволяет работать с моделями, суммарно превышающими объём памяти одной машины, и линейно наращивать вычислительные ресурсы по мере роста задач.

Программная экосистема

DGX Spark GB10 совместим с платформой NVIDIA AI Enterprise и полной экосистемой CUDA. Поддерживаются все популярные фреймворки машинного обучения без дополнительных драйверов или патчей — система готова к работе сразу после развёртывания.

Купить NVIDIA DGX Spark GB10 в «СервакМастер»

«СервакМастер» специализируется на поставках AI- и серверного оборудования корпоративного класса. Каждый заказ сопровождается:

• Предпродажным тестированием — устройство проверяется на работоспособность до отправки
• Гарантией 1 год с возможностью замены неисправных компонентов
• Оригинальной документацией и подтверждёнными серийными номерами
• Доставкой по всей России через СДЭК и другие надёжные транспортные службы
• Консультацией специалиста по подбору конфигурации под конкретные задачи

Для уточнения наличия, условий оплаты и сроков доставки — свяжитесь с нами удобным способом.

Часто задаваемые вопросы

Подходит ли DGX Spark GB10 для одиночной установки без IT-инфраструктуры? Да. Система полностью автономна и не требует сетевой инфраструктуры серверного уровня. Достаточно рабочей станции с подключением к питанию и сети.

Можно ли объединить несколько устройств в кластер? Да. Несколько DGX Spark GB10 объединяются через высокоскоростной интерконнект, что позволяет масштабировать вычислительные ресурсы горизонтально.

Совместим ли DGX Spark GB10 с CUDA и стандартными ML-фреймворками? Полностью. Устройство поддерживает экосистему CUDA и платформу NVIDIA AI Enterprise, включая PyTorch, TensorFlow, JAX и RAPIDS.

Какова гарантия при покупке в «СервакМастер»? Мы предоставляем гарантию сроком 1 год с заменой неисправных компонентов.

Платформа NVIDIA GB10: что внутри

DGX Spark построен на суперчипе Grace Blackwell GB10: CPU и GPU находятся в одном корпусе и делят одну когерентную память. Ниже параметры платформы по данным производителя.

Практическое замечание: слотов PCIe у устройства нет, расширение идёт через порты и сеть. Для связи нескольких устройств или быстрого доступа к хранилищу предназначен адаптер ConnectX-7 на 200 Гбит/с. В источниках есть расхождение по числу его портов (один порт или два QSFP), поэтому уточняйте конфигурацию при заказе.

Какие модели ИИ поместятся в 128 ГБ унифицированной памяти

Оценка по весам модели: параметры × байт на параметр (FP16/BF16 — 2, FP8/INT8 — 1, INT4 — около 0,5). Память общая для CPU, GPU и системы, поэтому часть объёма занимают ОС и KV-кэш: под веса разумно отдавать заметно меньше 128 ГБ.

• Форматы. Архитектура Blackwell поддерживает FP8 и FP4 аппаратно, поэтому квантованные модели в этих форматах — естественный выбор.
• Скорость генерации. Пропускная способность памяти 273 ГБ/с — главный ограничитель скорости выдачи токенов на больших моделях: на каждый токен читаются веса. Крупные модели запустятся, но быстрее будут работать более компактные и квантованные.
• Модели крупнее 128 ГБ. Их можно разместить на нескольких устройствах, объединённых через ConnectX-7.

Питание, охлаждение и размещение

• Мощность. TDP чипа GB10 — 140 Вт, ещё около 100 Вт остаётся на прочие компоненты: итого до 240 Вт, что соответствует внешнему блоку питания в комплекте. Использовать нужно только штатный блок.
• Тепло. 240 Вт — около 820 BTU/ч (0,24 кВт × 3412). Отдельного кондиционирования не требуется, достаточно обычного офисного помещения.
• Питание. Подключение к обычной розетке через внешний блок; выделенных линий и PDU не нужно. Резервирование питания не предусмотрено в данных производителя.
• Размещение. Корпус 150 × 150 × 50,5 мм и 1,2 кг легко ставится на стол или полку. Рабочая температура 5–30 °C, влажность 10–90 % без конденсата. Не перекрывайте вентиляционные отверстия. Уровень шума в источниках не указан.

Сравнение с соседними конфигурациями

Устройства на GB10 имеют одну и ту же платформу, различаются корпусом, объёмом SSD и ценой: выбирайте по комплектации и бюджету. Вариант на Ryzen AI Max+ дешевле, но работает с другой программной экосистемой, а не с CUDA; для проектов на CUDA и стеке NVIDIA подходит GB10.

Частые вопросы

Можно ли расширить память или добавить видеокарту? Нет: память унифицированная и распаяна в составе платформы, слотов PCIe в данных производителя нет. Наращивать мощность можно объединением нескольких устройств по сети.

Как соединяются несколько устройств? Через сетевой адаптер ConnectX-7 SmartNIC на 200 Гбит/с (QSFP); кроме него есть порт 10 GbE.

Какой процессор и какая операционная система? 20-ядерный процессор Arm (10× Cortex-X925 и 10× Cortex-A725); предустановлена NVIDIA DGX OS на базе Ubuntu Linux.

Какой объём накопителя доступен? Платформа выпускается с NVMe M.2 на 1 или 4 ТБ с самошифрованием; точную комплектацию уточняйте при заказе.

Условия гарантии описаны на странице «Гарантия», способы и сроки доставки — на странице «Доставка».

Характеристики