Настольный AI-суперкомпьютер NVIDIA DGX Spark

Суперчип NVIDIA GB10 Grace Blackwell, 128 ГБ единой памяти и до 1 петафлопса ИИ-производительности — в корпусе размером с книгу. Запускайте и дообучайте большие языковые модели локально, до 200 млрд параметров, без облака и оплаты токенов.

Смотреть конфигурации

Настольный AI-суперкомпьютер NVIDIA DGX Spark

Возможности

Что умеет DGX Spark

Компактный компьютер для работы с нейросетями там, где раньше нужен был сервер или облако.

Инференс LLM до 200B

Запускайте большие языковые модели локально — до 200 млрд параметров на одном устройстве, без облачных лимитов.

Дообучение моделей

Fine-tune предобученных моделей до 70 млрд параметров под свои данные и задачи — прямо на столе.

Локальный ИИ-агент 24/7

Держите постоянно работающего агента у себя — без ежемесячных счетов за токены и без ухода данных в облако.

R&D без очередей

Прототипируйте и проверяйте ИИ-решения, не арендуя GPU в облаке и не ожидая квот.

Конфигурации

Типовые конфигурации

Три версии одного суперкомпьютера на чипе GB10 — выберите по бюджету и условиям размещения.

NVIDIA DGX Spark

от 700 000 ₽

Процессор

GB10 · 20 ядер Arm

Видеокарта

Blackwell · 1 PFLOP FP4

Оперативная память

128 ГБ единой LPDDR5x

ASUS Ascent GX10

от 500 000 ₽

Процессор

GB10 · 20 ядер Arm

Видеокарта

Blackwell · 1 PFLOP FP4

Оперативная память

128 ГБ единой LPDDR5x

MSI EdgeXpert MS-C931

от 500 000 ₽

Процессор

GB10 · 20 ядер Arm

Видеокарта

Blackwell · 1 PFLOP FP4

Оперативная память

128 ГБ единой LPDDR5x

Характеристики

Что внутри DGX Spark

Одна платформа GB10 у всех трёх вендоров. Единый пул памяти CPU+GPU — крупные модели помещаются целиком, без разбиения.

Чип и память

В основе — суперчип NVIDIA GB10 Grace Blackwell. Процессор и видеоядро используют общий когерентный пул памяти, поэтому крупные модели помещаются целиком, без разбиения и медленных перегонов данных.

Чип: NVIDIA GB10 Grace Blackwell
Процессор: 20 ядер Arm (10× Cortex-X925 + 10× Cortex-A725)
Видеоядро: Blackwell, тензорные ядра 5-го поколения
Память: 128 ГБ единой LPDDR5x, 273 ГБ/с
Производительность: до 1 PFLOP в FP4 (заявлено NVIDIA)

Хранилище и сеть

Быстрый зашифрованный накопитель и профессиональная сеть, чтобы объединять узлы под крупные модели.

Накопитель: 4 ТБ NVMe M.2 с аппаратным шифрованием
Сеть: NVIDIA ConnectX-7, до 200 Гбит/с
Ethernet: 10 GbE (RJ-45)
Беспроводная связь: Wi-Fi 7, Bluetooth 5.4
Масштабирование: два узла — модели до 405 млрд параметров

ПО из коробки

Не нужно собирать окружение с нуля — операционная система и ИИ-стек предустановлены и готовы к работе.

ОС: NVIDIA DGX OS на базе Ubuntu
Стек NVIDIA: CUDA, NIM
Фреймворки: PyTorch, TensorFlow, Ollama
Назначение: инференс, дообучение, локальные агенты

Производительность

Какие модели тянет DGX Spark

Производительность — до 1 PFLOP в FP4 (заявлено NVIDIA). Реальная скорость зависит от модели, квантизации и задачи. Ниже — ориентир, что и как запускается.

Размер модели	Совместимые семейства	Что можно делать
7–13B Быстрый инференс	Llama Qwen Mistral Gemma	Комфортная работа с высокой скоростью ответа.
30–70B Инференс и дообучение	Llama Qwen DeepSeek	Fine-tune под свои данные прямо на устройстве.
70–200B Инференс на одном узле	Llama 3.1 Qwen	Крупные модели помещаются в 128 ГБ единой памяти.
до 405B На двух узлах	Llama 3.1 405B ConnectX-7	Объединяем два DGX Spark через ConnectX-7.
Генеративные Изображения локально	Stable Diffusion SDXL FLUX	Генерация изображений без облака.

Почему DigitalRazor

Официальная поставка и поддержка

Покупаете не «коробку с маркетплейса», а решение с гарантией, сервисом и помощью на старте.

10+ лет, 20 000+ систем

Опыт в игровых ПК, рабочих станциях и GPU-серверах.

Свой сервисный центр

Диагностика и поддержка, замена вместо ремонта.

Официальная поставка и гарантия

12 месяцев с расширением до 36.

Помощь с внедрением

Подберём вариант, поможем с запуском моделей и окружением.

Пошагово

Как проходит покупка

От заявки до запуска — без визитов и лишней бюрократии.

Заявка и КП

Пришлём предложение по трём вендорам за час.

Согласование и оплата

Выбираем вариант, выставляем счёт.

Доставка по РФ

Транспортными компаниями до двери.

Запуск и поддержка

Поможем начать работу, сервис на связи.

Частые вопросы о DGX Spark

1. Для каких задач нужен DGX Spark?

DGX Spark создан, чтобы вынести работу с большими нейросетями из облака на ваш стол. На нём запускают инференс LLM до 200 млрд параметров, дообучают модели под свои данные, держат локальных ИИ-агентов в режиме 24/7 и прототипируют генеративные решения — без аренды GPU, очередей и оплаты токенов. Полноценный AI-суперкомпьютер в корпусе размером с книгу.

2. Что значит 128 ГБ единой памяти?

В обычном ПК память процессора и видеокарты разделены, и большая модель просто не помещается в видеопамять. В чипе GB10 процессор и видеоядро работают с одним когерентным пулом на 128 ГБ — модель лежит в памяти целиком, без разбиения и медленных перегонов данных. Именно поэтому настольный DGX Spark тянет модели, недоступные обычной видеокарте. Важно: это единый пул на 128 ГБ, а не 128 + 128.

3. Можно ли обучать модели с нуля?

DGX Spark рассчитан на инференс и дообучение (fine-tune) моделей до 70 млрд параметров — этого хватает для большинства прикладных задач: адаптации под свой домен, данные и стиль ответов. Полное обучение крупных моделей с нуля — работа для многокарточных кластеров; если она у вас есть, мы подберём GPU-сервер DigitalRazor (RackStation AI, DevBox AI) под неё.

4. Как запустить модель больше 200 млрд параметров?

Один узел держит инференс моделей до 200 млрд параметров. Для более крупных — например Llama 3.1 на 405 млрд — два DGX Spark объединяются встроенным интерфейсом NVIDIA ConnectX-7 и работают как единая система. Поможем собрать и настроить такую связку.

5. Чем отличаются версии NVIDIA, ASUS и MSI?

Внутри всех трёх — один и тот же чип GB10, 128 ГБ памяти и одинаковая вычислительная скорость. Различаются корпус, охлаждение, набор портов и цена. NVIDIA DGX Spark — эталонный компактный форм-фактор, ASUS Ascent GX10 — увеличенный корпус с усиленным охлаждением под долгую нагрузку, MSI EdgeXpert — самый доступный вход. Подскажем, какая версия лучше под вашу задачу и бюджет.

6. Какая операционная система и софт?

Устройство поставляется с NVIDIA DGX OS на базе Ubuntu и преднастроенным ИИ-стеком: CUDA, NVIDIA NIM, поддержка PyTorch, TensorFlow и Ollama. Окружение собирать вручную не нужно — включили, подключили и работаете.

1. Нужна ли серверная или особое охлаждение?

Нет. DGX Spark — настольный формат: работает в обычном офисе или на рабочем столе, питается от внешнего блока и остаётся тихим даже под нагрузкой. Никаких серверных стоек и промышленного кондиционирования не требуется.

2. Какая гарантия и сервис?

Официальная поставка с гарантией 12 месяцев и возможностью расширения до 36. За плечами DigitalRazor — более 10 лет и свыше 20 000 собранных систем, собственный сервисный центр и принцип «замена вместо ремонта». Поможем не только купить, но и запустить.

3. Как купить и за какой срок?

Оставьте заявку — пришлём коммерческое предложение по всем трём вендорам в течение часа, поможем выбрать конфигурацию под задачу и бюджет и доставим по всей России. Для юрлиц и ИП — оплата по счёту.