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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
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 GPU と 20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）
動画
※ 本ページは研究開発・検証用途を想定しています
検索キーワード:
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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。
| 商品名 | 納品方法 | 納期 | 価格 |
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