NVIDIA DGX Spark

大規模AIモデル検証 ローカル生成AI開発 AIワークステーション

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メーカー

NVIDIA

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NVIDIA DGX Sparkの製品概要

NVIDIA DGX Spark とは

NVIDIA DGX Spark は、生成AIの構築・実行を目的としてゼロから設計されたパーソナルAIコンピュータです。
生成AIモデルの大規模化・高複雑化により従来のローカル環境では困難であった、 大規模モデルのプロトタイピング、ファインチューニング、推論を、デスクトップ環境で実行することを目的としています。

なぜ DGX Spark は「検証用」に適しているのか

DGX Spark は「大規模学習を目的としたクラスター」ではなく、大規模AIモデルを“安全かつ高速に試す”ための検証環境として設計されています。

  • 大規模モデルをローカルで扱える → クラウドや共有クラスターに依存せず、試行錯誤を自席で完結
  • プロトタイピング・微調整・推論を同一環境で反復可能 → モデル設計・評価・修正を短いサイクルで繰り返せる
  • 本番環境と同系統のDGXソフトウェアスタック → 検証後のモデルを、データセンターやDGX Cloudへスムーズに移行
  • クラスター資源を消費しない → 本番・大規模学習環境はトレーニング専用に集中させられる

このため DGX Spark は、「大規模AIモデルを扱う前段階の検証・実験・評価」に特化した開発環境として位置づけられます。

主な用途
  • 大規模生成AIモデルのプロトタイピング
  • 大規模AIモデルのローカルファインチューニング
  • 大規模言語モデル(LLM)の推論処理
  • AI・生成AI向けデータサイエンス分析
  • AI搭載製品向けローカル推論・開発検証
DGX Spark が向いているケース
  • 大規模AIモデルの設計検証・挙動確認・評価をローカルで行いたい場合
  • プロトタイピング・ファインチューニング・推論を短いサイクルで反復したい場合
  • クラウドや共有クラスターに依存せず、自席・研究室で検証を完結させたい場合
  • 本番環境(DGX Cloud / データセンター)への展開を前提とした事前検証
DGX Spark が向いていないケース
  • 数百~数千GPU規模での大規模学習(トレーニング)を主目的とする場合
  • 長時間・高負荷の学習処理を常時実行する用途
  • 検証よりも本番運用のみを目的としたAI基盤

DGX Spark は、「学習用クラスターの代替」ではなく、検証フェーズに特化した環境として設計されています。

クラウド / クラスターとの役割分担
  • DGX Spark:大規模AIモデルのプロトタイピング・検証・微調整・推論評価
  • DGX Cloud / データセンター:検証済みモデルを用いた本番学習・大規模展開・運用

DGX Spark で設計・検証したモデルを、コード変更を最小限にしてクラウドやデータセンターへ移行することで、 検証と本番を明確に分離したAI開発フローを構築できます。

調達担当者向け:なぜ「検証専用機」を置くのか

DGX Spark を検証専用環境として導入することで、 クラウドやクラスターの計算資源を本番用途に集中させることができます。 その結果、AI開発の試行錯誤を高速化しつつ、計算資源の利用効率と運用の整理が可能になります。

NVIDIA DGX Sparkの製品仕様

以下は、上記の検証用途を支える NVIDIA DGX Spark の主なハードウェアおよびソフトウェア仕様です。

ハードウェアの要点
  • NVIDIA GB10 Grace Blackwell スーパーチップ を搭載
  • 第5世代 Tensor Core を備える NVIDIA Blackwell GPU20コア NVIDIA Grace Arm CPU を統合
  • 最大 1000 AI TOPS(FP4理論値) のAI演算性能
  • 128GB コヒーレント統合システムメモリ
補足:2,000億パラメータ対応について
  • 単体システムで最大2,000億パラメータのAIモデルに対応
  • 2台接続時、最大4,050億パラメータ規模のモデル推論が可能

AIモデルにおける「パラメータ数」は、モデル規模を示す指標の一つです。
最大2,000億パラメータ対応とは、量子化(FP4等)を前提とした推論・検証フェーズにおいて、大規模AIモデルの挙動確認や評価を単体システムで行えることを指します。
NVIDIA DGX Spark は、128GBの統合システムメモリを活用することで、従来はデータセンターやクラウド環境が必要だった大規模モデルの プロトタイピング、ファインチューニング、推論をローカル環境で実行できます。

ソフトウェア環境(検証から展開までを想定)
  • Ubuntu Linux ベースの NVIDIA DGX OS を採用
  • NVIDIA AI ソフトウェアスタックを事前構成
  • PyTorch、Jupyter、Ollama など一般的な開発ツールを使用可能
  • ローカルで開発したモデルを DGX Cloud やデータセンター環境へコード変更を最小限にして移行

技術仕様

  • アーキテクチャ:NVIDIA Grace Blackwell
  • GPU:NVIDIA Blackwell アーキテクチャ
  • CPU:20コア Arm CPU(10× Cortex-X925 + 10× Cortex-A725)
  • Tensor コア:第5世代
  • RT コア:第4世代
  • AI演算性能:最大 1000 AI TOPS(FP4・理論値)
  • システムメモリ:128GB LPDDR5x(統合システムメモリ)
  • メモリインターフェース:256-bit
  • メモリ帯域幅:273 GB/s
  • ストレージ:1TB または 4TB NVMe M.2(自己暗号化機能付き)
  • ネットワーク:ConnectX-7 Smart NIC
  • イーサネット:10 GbE(RJ-45 ×1)
  • USB:USB Type-C ×4
  • 無線通信:Wi-Fi 7 / Bluetooth 5.3(LE対応)
  • 映像出力:HDMI 2.1a ×1
  • NVENC / NVDEC:各1基
  • OS:NVIDIA DGX OS(Ubuntu Linux ベース)
  • 外形寸法:150 mm × 150 mm × 50.5 mm
  • 重量:約1.2 kg
  • 消費電力:TBD(暫定)

出展:NVIDIA DGX Spark Datasheet(2025年5月版)

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※ 本ページは研究開発・検証用途を想定しています

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関連研究キーワード(クリックして表示)

統合システムメモリ:CPU と GPU が共有するメモリ空間で、データ転送のオーバーヘッドを削減し、大規模モデル処理を効率化する。

FP4 AI性能:FP4(4-bit Floating Point)精度を用いたAI演算性能指標で、推論処理における計算効率を示す。

AIプロトタイピング:実際の用途に向けたAIモデルの設計・検証プロセス。

ConnectX ネットワーキング:高帯域ネットワーク接続により、複数システム間で高速データ転送を可能にする技術。

DGX OS:NVIDIA 独自のAI開発環境を最適化したOSで、主要AIフレームワークとツールをサポートする。

NVIDIA DGX Spark はこれらの技術を組み合わせ、ローカル環境で高性能AIワークフローを実現するプラットフォームです。

DGX Spark User Guide
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