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NVIDIA DGX Spark AIスーパーコンピューター — GB10 Grace Blackwell、128GB ユニファイドメモリ、4TB NVMe、FP4で1 PFLOP
スーパーチップ： NVIDIA GB10 Grace Blackwell スーパーチップ
CPU： 20コアArm CPU（10基のCortex-X925＋10基のCortex-A725）
GPU: 第5世代テンソルコアを搭載したブラックウェルGPU。FP4精度で最大1PFLOPの演算性能
記憶力 128GBのコヒーレント統合メモリ。256ビットLPDDR5x（帯域幅273GB／秒）
- 概要
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主な特長
NVIDIA GB10 Grace Blackwell スーパーチップ — 20コアArm CPU（10基のCortex-X925＋10基のCortex-A725）とBlackwell GPUを統合し、FP4精度で最大1 PFLOPの演算性能を実現
128GB コヒーレント・ユニファイドメモリ — 256ビットLPDDR5x（273GB／秒）、最大2000億パラメータのモデルをローカルで実行、ファインチューニング、および推論可能
4TB NVMe M.2ストレージ セルフ暗号化対応。NVIDIA DGX OSおよびNVIDIA AIソフトウェアスタック全機能が事前インストール済み
必要に応じてスケールアウト可能—— NVIDIA ConnectX-7ネットワーキング（200Gb／秒、2×QSFP）に加え、10GbEおよびWi-Fi 7を搭載。最大4台をクラスタリングして、最大7000億パラメータのモデルを処理可能
真のデスクトップサイズ—— 150×150×50.5mm、重量1.2kg。単一の240W外部電源で駆動
説明
NVIDIA DGX Sparkは、Grace Blackwellアーキテクチャをデスクトップに実現した製品です。AI開発者、研究者、データサイエンティスト向けに設計され、クラウドへのデータ送信なしで、大規模言語モデルのプロトタイピング、ファインチューニング、および推論を実行できます。
GB10スーパーチップは、20コアのArm CPUとBlackwell GPU（第5世代Tensorコア搭載）をNVLink-C2Cで接続し、CPU＋GPU間のコヒーレントメモリを実現しています。128GBの統合メモリを搭載しているため、単一ユニットで最大2,000億パラメータのモデルを処理でき、2台構成では4,050億パラメータ、4台構成では最大7,000億パラメータまでスケール可能です（内蔵ConnectX-7ネットワーキングを利用）。
DGX Sparkには、NVIDIA DGX OSおよび事前インストール済みAIソフトウェアスタック（PyTorch、TensorRT-LLM、Jupyter、Ollama、NVIDIA NIM、NVIDIA Blueprints対応）が付属します。ローカルでプロトタイピングした作業は、そのままDGX Cloudや任意のNVIDIAアクセラレートデータセンターへ移行できます。
主な用途：ローカルLLM推論・モデルのファインチューニング・AIエージェント開発・データサイエンス・エッジAI／ロボティクス／コンピュータビジョンのプロトタイピング
技術仕様
商品タイプ |
NVIDIA DGX Spark AIスーパーコンピュータ（デスクトップ型Grace Blackwellシステム） |
スーパーチップ |
NVIDIA GB10 Grace Blackwell スーパーチップ |
CPU |
20コアArm CPU（10基のCortex-X925＋10基のCortex-A725） |
GPU |
第5世代テンソルコアを搭載したブラックウェルGPU。FP4精度で最大1PFLOPの演算性能 |
CPU-GPU間インターコネクト |
NVLink-C2Cコヒーレントメモリリンク |
メモリ |
128GBのコヒーレント統合メモリ。256ビットLPDDR5x（帯域幅273GB／秒） |
モデルサイズ |
単一ユニットで最大2,000億パラメータ、2ユニットで4,050億パラメータ、4ユニットで最大7,000億パラメータを処理可能 |
収納 |
自己暗号化対応NVMe M.2 SSD（4TB） |
ネットワーク |
NVIDIA ConnectX-7（200Gb／秒、QSFP×2）、10GbE、Wi-Fi 7 |
オペレーティングシステム |
NVIDIA DGX OS |
AIソフトウェアスタック |
PyTorch、TensorRT-LLM、Jupyter、Ollama、NVIDIA NIM、NVIDIA Blueprints（事前インストール済み） |
展開パス |
ローカルでプロトタイピングした作業をNVIDIA DGX Cloudまたは任意のNVIDIAアクセラレーテッドデータセンターに移行 |
電源 |
単一240W外部電源 |
寸法 |
150 × 150 × 50.5 mm |
重量 |
1.2 kg |
対象アプリケーション |
ローカルLLM推論、モデルのファインチューニング、AIエージェント開発、データサイエンス、エッジAI、ロボティクスおよびコンピュータビジョンのプロトタイピング |
