Главная / ИИ-серверы и комплектующие / NVIDIA DGX Spark
NVIDIA GB10 Grace Blackwell
NVIDIA · ИИ-суперкомпьютер

NVIDIA DGX Spark

В наличии и под заказ Хит ИИ-направления
699 000 ₽
Цена с НДС 22%. Без НДС — 572 950,82 ₽. Партномер 940-54242-0006-000.
Ниже среднерыночной цены в РФ (697 000 – 727 000 ₽)
Чип: NVIDIA GB10 Grace Blackwell
Память: 128 ГБ LPDDR5x, унифицированная, 273 ГБ/с
Производительность ИИ: до 1 PFLOP (FP4)
Модели локально: до 200 млрд параметров

Что это и кому нужно

DGX Spark — настольный ИИ-суперкомпьютер NVIDIA размером с книгу: 150 × 150 × 50,5 мм и 1,2 кг. Внутри — суперчип GB10 Grace Blackwell, объединяющий 20-ядерный процессор Arm и графический ускоритель архитектуры Blackwell с тензорными ядрами пятого поколения. Оба ядра работают с общей когерентной памятью на 128 ГБ, поэтому модель не нужно дробить между CPU и GPU.

Практический смысл: на одном устройстве, стоящем на столе, можно запускать инференс языковых моделей до 200 млрд параметров и дообучать модели до 70 млрд. Две системы, соединённые через порты ConnectX-7, поднимают потолок до 405 млрд параметров. Всё это — без аренды облака и без выноса данных за периметр компании.

Типичный покупатель — компания, которой нужен локальный ИИ на собственных данных: разработка и тестирование моделей, приватный корпоративный ассистент, обработка документов, R&D-подразделения, вузы и лаборатории.

Сценарии применения

Приватный корпоративный ИИ

Языковая модель работает внутри контура компании. Документы, переписка и клиентские данные не покидают периметр — снимается главное возражение службы безопасности.

Разработка и прототипирование

Полноценная среда NVIDIA AI на рабочем месте инженера. Модель обкатывают локально, а в облако или на кластер переносят уже готовую — без переписывания кода.

Дообучение под задачу

Fine-tuning моделей до 70 млрд параметров на отраслевых данных: юридических, медицинских, технических. Своя модель вместо универсальной.

Характеристики

ПроизводительNVIDIA
МодельDGX Spark
Партномер940-54242-0006-000
АрхитектураNVIDIA Grace Blackwell
СуперчипGB10
Процессор20 ядер Arm: 10× Cortex-X925 + 10× Cortex-A725
Графический ускорительBlackwell, Tensor Cores 5-го поколения, RT Cores 4-го поколения
Производительность ИИдо 1 PFLOP FP4 (с разреженностью)
Оперативная память128 ГБ LPDDR5x, когерентная унифицированная
Пропускная способность памяти273 ГБ/с
Накопитель4 ТБ NVMe M.2 с аппаратным шифрованием
Сеть высокоскоростнаяNVIDIA ConnectX-7, 200 Гбит/с (2× QSFP56)
Сеть проводная1× RJ-45, 10 GbE
Беспроводная связьWi-Fi 7, Bluetooth 5.4
Порты4× USB-C, HDMI 2.1a
Операционная системаNVIDIA DGX OS (на базе Ubuntu 24.04 LTS)
Питаниевнешний адаптер 240 Вт, TDP чипа 140 Вт
Габариты150 × 150 × 50,5 мм
Масса1,2 кг
Модели ИИинференс до 200 млрд, дообучение до 70 млрд параметров

Программное обеспечение

Поставляется с полным стеком NVIDIA AI. Из коробки работают PyTorch, TensorRT-LLM, vLLM, SGLang, Ollama, LM Studio и llama.cpp, доступны микросервисы NVIDIA NIM. Модель, отлаженная на DGX Spark, без изменений переносится на серверы DGX и в облачную инфраструктуру.

Сопутствующее оборудование

Два порта QSFP56 на 200 Гбит/с позволяют объединить две системы в связку и поднять потолок модели до 405 млрд параметров, а также подключить DGX Spark к существующей сети хранения и вычислений.

NVIDIA ConnectX-7
Адаптеры 200/400 Гбит/с InfiniBand и Ethernet для связки узлов и подключения к СХД.
Цена и наличие — по запросу
Кабели и трансиверы QSFP56 / QSFP112
DAC и AOC для соединения двух DGX Spark между собой и с коммутатором.
Цена и наличие — по запросу
GPU-серверы GIGABYTE и ASUS
Стоечные платформы под 4–8 ускорителей, когда одного настольного устройства станет мало.
Подберём под задачу — по запросу

Условия поставки

Поставка по всей России. Оплата — по счёту для юридических лиц и индивидуальных предпринимателей, работаем с НДС. Возможен лизинг. Гарантия и сроки поставки уточняются по конкретной партии — напишите или позвоните, ответим с точными условиями и выставим счёт.

Запросить счёт или консультацию

Ответим в рабочее время, обычно в течение часа. Подберём конфигурацию под вашу модель и задачу.