Компания Nvidia выпустила долгожданную DGX Spark — компактную платформу для обучения и логического вывода моделей ИИ, которую рекламируют как самый маленький в мире суперкомпьютер для ИИ. Утверждается, что благодаря графическому процессору GB10 с 128 ГБ унифицированной памяти LPDDR5x эта платформа позволяет использовать ИИ в локальных средах, как в центрах обработки данных. Возможность подключения к другому DGX Spark через высокоскоростные порты QSFP делает его особенно универсальным для локальной тонкой настройки больших моделей без использования облачных технологий.
Рецензенты высоко оценили объем памяти Spark, поддержку кластеризации и программное обеспечение, ориентированное на разработчиков, а также удобство использования и потенциал для удаленной работы. Как и ожидалось, эта крошечная машина отлично справляется с выводом данных и экспериментами с большими моделями, но за это приходится платить. Розничная цена DGX Spark составит от 3000 до 4000 долларов, что немало для системы на базе Arm в сочетании с графическим процессором, эквивалентным RTX 5070; но за это вы получаете 128 ГБ памяти и мощный программный стек.
- ServeTheHome был в восторге, назвав его «чертовски крутым», и отметил потенциал кластера, возможности подключения к сети, архитектуру памяти и компактность, но при этом указал на высокую цену.
«Однако я не могу избавиться от ощущения, что это меняет правила игры. У нас есть 128 ГБ объединённой памяти для запуска больших моделей; … Вместо того чтобы собирать недорогую сеть Thunderbolt или что-то в этом роде, вы можете просто использовать высокопроизводительную сетевую карту 200GbE RDMA». И добавил: «Хотя сейчас в студии у нас больше одной GB10, если бы у меня была возможность купить ещё одну, я бы сделал это немедленно».
- HotHardware высказался более сдержанно, похвалив удобство использования программного обеспечения, унифицированную память и возможности подключения, но отметив проблемы с производительностью и ценой, что делает его скорее дополнительным инструментом для разработчиков, чем заменой высокопроизводительных графических процессоров.
«Однако программное обеспечение — это то, что действительно делает устройство востребованным. Документация для разработчиков и руководства на портале NVIDIA Build для Spark подробны и просты в использовании. Даже у новичков, не имеющих опыта разработки в сфере ИИ, не возникнет проблем с выполнением множества различных задач».
- Level One Tech на YouTube также положительно отозвался о компактном форм-факторе, 128 ГБ объединённой памяти и кластеризации для больших моделей ИИ. Венделл также отметил скромную производительность по сравнению с полноразмерными DGX и высокопроизводительными графическими процессорами.
«Это самое компактное устройство, которое позволит вам выполнять практически все задачи, связанные с любыми инструментами DevOps, которые вам могут понадобиться; … Если вы хотите поэкспериментировать с собственными большими моделями, чтобы протестировать новый формат NVFP4, вы можете сделать это прямо на этом устройстве». Он добавил, что «навыки, которые вы приобретёте, пригодятся вам в работе с большими кластерами».
- The Register был осторожен в своих оценках, признавая высокие технические характеристики устройства, но ставя под сомнение его реальную ценность, особенно по сравнению с другим оборудованием Nvidia.
«Если вам нужна небольшая платформа для разработки ИИ с низким энергопотреблением, которая может выполнять двойную функцию: обеспечивать продуктивность, создавать контент или работать в качестве игровой системы, то DGX Spark, скорее всего, не для вас. Вам лучше инвестировать в что-то вроде AMD Strix Halo или Mac Studio или подождать несколько месяцев, пока не появится суперчип Nvidia GB10; … Но если вы в основном занимаетесь машинным обучением и ищете относительно доступную рабочую станцию для ИИ, то есть несколько вариантов, которые подходят вам так же, как Spark».
- LMSYS был очень доволен, высоко оценил дизайн, память и кластеризацию, подчеркнув, что это мощный инструмент для локального ИИ-вывода.
«NVIDIA DGX Spark — это захватывающий взгляд в будущее персональных ИИ-вычислений. Он сочетает в себе то, что раньше было доступно только в центрах обработки данных: большой объём памяти, высокоскоростные Ethernet-соединения и производительность уровня Blackwell, — и всё это в компактном, прекрасно спроектированном форм-факторе для настольного компьютера. Хотя он не может сравниться с полноразмерными серверами DGX или дискретными графическими процессорами RTX по чистой пропускной способности, он выделяется доступностью, эффективностью и универсальностью».
В целом DGX Spark выглядит как специализированный нишевый продукт, который отлично подходит для разработки ИИ благодаря большому объёму памяти и возможности кластеризации. Всё это заключено в компактный форм-фактор, который незаметно впишется в любой рабочий стол. Однако, несмотря на то, что это шаг в сторону доступной локальной инфраструктуры ИИ, она не заменит высокопроизводительные графические процессоры.