Your Private AI Supercomputer
Ваш персональный AI-суперкомпьютер.
128 ГБ Unified Memory для больших AI-моделей. Теперь — в аренду.
128 GB Unified Memory · Grace Blackwell GB10 · до 1 PFLOP FP4*
Запускайте Llama, Qwen и собственные AI-приложения на выделенном NVIDIA DGX Spark без покупки оборудования.
* FP4 с разреженностью (sparsity), по данным NVIDIA.
02 Знакомство
Один суперчип вместо привычной связки «процессор + видеокарта»: 20-ядерный Arm-CPU и GPU Blackwell соединены NVLink-C2C. И всё это в корпусе 150 × 150 × 50,5 мм.
03 Внутри
До 1 PFLOP
FP4 AI Performance*
Tensor Cores пятого поколения с поддержкой FP4. Внутри: суперчип GB10, память LPDDR5x, NVMe-накопитель, сетевой адаптер ConnectX-7 и система охлаждения.
Изображение внутреннего устройства — иллюстрация.
04 Unified Memory
128 GB
Unified System Memory
CPU и GPU работают с единым пулом памяти.
128 ГБ общей памяти CPU и GPU позволяют работать с крупными AI-моделями, которым недостаточно видеопамяти многих обычных GPU.
LPDDR5x · 256 бит · 273 ГБ/с. Когерентный доступ через NVLink-C2C: нет отдельной VRAM, которую нужно заполнять копиями из оперативной памяти.
05 Сеть
ConnectX-7
High-speed networking
Сетевой адаптер NVIDIA ConnectX-7 на 200 Гбит/с с двумя портами QSFP. Через них DGX Spark объединяют в кластер и быстро передают данные.
Вид сзади.
06 Кластер
Объединяйте DGX Spark в кластер.
1 × DGX Spark · 128 ГБ · до 200 млрд параметров (FP4)
2 × DGX Spark · 256 ГБ · до 405 млрд параметров (FP4)
Оценка NVIDIA для моделей с квантованием FP4. Системы соединяются через ConnectX-7. NVIDIA поддерживает объединение до четырёх DGX Spark.
Характеристики
128GB
Unified Memory
до1PFLOP
FP4 AI Performance*
273GB/s
Memory Bandwidth
до4TB
NVMe
* FP4 с разреженностью (sparsity). До 4 TB NVMe — максимальная конфигурация. Источник характеристик: NVIDIA.
Обычная GPU-система
Модель должна поместиться в VRAM видеокарты, а оперативная память отделена от неё.
DGX Spark
CPU и GPU используют одну память, поэтому модель может занять её почти целиком.
Сравнивается объём памяти. Пропускная способность у дискретных GPU выше (RTX 5090: 1 792 ГБ/с, H100 SXM: 3,35 ТБ/с, DGX Spark: 273 ГБ/с), поэтому DGX Spark выигрывает там, где модели не хватает объёма. Данные NVIDIA.
Запускайте современные открытые языковые модели на выделенном NVIDIA DGX Spark с 128 ГБ Unified Memory.
Доступность конкретной модели зависит от квантования, размера контекста, конфигурации и требований к производительности.
Не только характеристики оборудования, но и реальные показатели работы AI-моделей.
| Модель | Квантование | Контекст | Параллельные запросы | Токенов/с | TTFT |
|---|
Подберём конфигурацию под вашу модель и требования к скорости генерации.
Обсудить AI-задачуРазрабатывайте на знакомых инструментах NVIDIA AI.
CUDA, PyTorch, Docker, TensorRT-LLM, Hugging Face и другие инструменты экосистемы NVIDIA. Используйте существующие AI-workflows и разворачивайте модели на выделенном DGX Spark.
DGX OS на базе Ubuntu 24.04 · CUDA 13 · NVIDIA Container Runtime for Docker
DGX Spark использует ARM64-архитектуру, поэтому отдельные зависимости и контейнеры могут требовать совместимых сборок.
Не shared GPU.
Не часть чужой машины.
Не очередь к вычислительным ресурсам.
Весь DGX Spark — ваш.
Корпоративный искусственный интеллект без обязательной передачи данных публичным AI-сервисам.
Разворачивайте собственные языковые модели, AI-ассистентов и корпоративные базы знаний на выделенном NVIDIA DGX Spark.
Контролируйте доступ к моделям, документам и внутренней информации компании.
Используйте выделенную инфраструктуру для обработки корпоративной информации.
Разворачивайте Llama, Qwen и другие открытые модели для внутренних задач компании.
Настраивайте права доступа, сетевую изоляцию и политики хранения данных под требования бизнеса.
Аренда с удалённым доступом. Размещение оборудования — в России, в Европе — по запросу.
Покупка
DGX Spark в аренду
Тариф
* FP4 с разреженностью (sparsity), по данным NVIDIA. ** До 4 TB NVMe — максимальная конфигурация.
от 2 900 ₽ / сутки
45 000 ₽ / месяц
Арендовать DGX Spark Обсудить задачу Нужен кластер? Обсудить конфигурацию →В обычной машине у процессора своя оперативная память, у видеокарты — своя VRAM, и размер модели упирается в VRAM. В DGX Spark процессор и GPU объединены в суперчип GB10 и работают с общими 128 ГБ памяти через NVLink-C2C. Сверху — предустановленная DGX OS со стеком NVIDIA AI.
У RTX 5090 32 ГБ видеопамяти GDDR7 с пропускной способностью 1 792 ГБ/с, поэтому она быстрее на моделях, которые помещаются в 32 ГБ. У DGX Spark 128 ГБ единой памяти (273 ГБ/с). Это позволяет запускать модели, которые на RTX 5090 не помещаются: по данным NVIDIA, до 200 млрд параметров в FP4 с квантованием.
Для инференса LLM до 200 млрд параметров в FP4 с квантованием (Llama, Qwen, DeepSeek, GPT-OSS и другие открытые модели), для дообучения (LoRA/QLoRA) моделей до 70 млрд параметров, для RAG, агентов, генерации изображений и видео, компьютерного зрения.
Да. В DGX OS есть NVIDIA Container Runtime for Docker, доступны контейнеры NGC и NVIDIA NIM.
Да. CUDA 13, cuDNN, TensorRT и TensorRT-LLM, NCCL входят в программный стек DGX Spark.
Да, например с LoRA и QLoRA. По данным NVIDIA, на одной системе можно дообучать модели до 70 млрд параметров; полное дообучение всех параметров — для моделей меньшего размера.
Да, через ConnectX-7 (200 Гбит/с). Две системы дают 256 ГБ памяти и модели до 405 млрд параметров (FP4, с квантованием). NVIDIA поддерживает объединение до четырёх систем. Конфигурацию подберём под задачу.
Удалённо, к выделенному устройству (например, по SSH). Способ подключения согласуем под вашу задачу.
Да, DGX Spark предназначен для работы с крупными AI-моделями. Возможность запуска конкретной конфигурации зависит от формата весов, квантования, контекста и доступной памяти.
Да. На выделенном устройстве можно разворачивать собственные модели и корпоративные AI-приложения.
Основное размещение — в России. Размещение в Европе может обсуждаться индивидуально.
Да. Услуга предполагает аренду выделенного NVIDIA DGX Spark, а не доли вычислительных ресурсов общего GPU-сервера.
Да, с учётом совместимости программного обеспечения и ARM64-архитектуры устройства.
Да, минимальный срок аренды — от одних суток.
Да, при соблюдении технических ограничений и условий использования.
Да, минимальный срок аренды — от одних суток. Более длительный период обсуждается индивидуально.
Ваш AI.
Ваши модели.
Ваш DGX Spark.
Получите выделенный NVIDIA DGX Spark без покупки собственного оборудования.
Получить DGX Spark