NVIDIA расширила линейку настольных ИИ-суперкомпьютеров DGX Spark. Компания добавила версию с 64 ГБ единой памяти. Продажи стартуют 23 октября. Цена начинается от 4999 долларов. Устройство выпустят партнёры: Acer, ASUS, Dell, Gigabyte, HP и MSI. Заодно NVIDIA назвала официальную цену версии на 128 ГБ. Founders Edition стоит 6950 долларов с 2 октября.
Анонс совпал с рекордом на бирже. Акции NVIDIA в ходе торгов подорожали почти на 3%. Они превысили исторический максимум мая. По итогам дня капитализация составила около 5,64 трлн долларов. За сутки компания прибавила примерно 78 млрд. До отметки в 6 трлн остаётся совсем немного.
Новая версия сохранила чип GB10 Grace Blackwell. Процессор и графика делят единую память через NVLink-C2C. Пропускная способность осталась прежней и равна 273 ГБ/с. Операционная система DGX OS занимает до 8 ГБ. Для весов модели и KV-кэша остаётся около 56 ГБ. NVIDIA уточняет, что 8 ГБ — верхний предел в простое. На практике система потребляет меньше. Одна машина справляется с инференсом моделей до 100 млрд параметров.
Компания привела два примера. Веса Qwen3.8 27B в формате NVFP4 занимают 16,5 ГБ. На KV-кэш остаётся около 40 ГБ. Модель Gemma 4 26B-A4B занимает 15 ГБ. Под кэш в этом случае остаётся около 41 ГБ.
Главная особенность новинки — кластер из двух машин. В каждой стоит сетевая карта ConnectX-7. Пользователь соединяет устройства кабелем QSFP. Память объединяется в пул на 128 ГБ. Предельный размер модели вырастает до 200 млрд параметров. Пропускная способность памяти тоже удваивается.
NVIDIA проверила схему на vLLM и Qwen3.8-27B-NVFP4. За точку отсчёта компания взяла одну машину на 64 ГБ. Версия на 128 ГБ показала тот же результат. Кластер из двух устройств по 64 ГБ дал выигрыш в 1,7 раза. Приложение NVIDIA Sync настраивает сеть для четырёх устройств. Каждый узел работает на одном программном стеке. Поэтому среду при расширении перенастраивать не нужно.
В комплекте идёт DGX OS и полный набор NVIDIA AI. В него входят Agent Toolkit, библиотеки CUDA-X и модели Nemotron. Работают также Ollama, vLLM и PyTorch с CUDA. По словам NVIDIA, от включения до запуска модели проходит несколько минут. Подключаться к машине можно с ноутбука или настольного ПК. Система работает с Cursor, VS Code и AI Workbench. Model Launcher запускает контейнеры vLLM на одном устройстве или на кластере. Сборка Blender для платформы скоро появится.
