NVIDIA DGX Spark

NVIDIA DGX Spark 是 NVIDIA GB10 Grace Blackwell 超級晶片 的參考桌面系統，首次於2025年1月以開發代號 Project DIGITS 公開展示，其後以最終名稱推出。作為 NVIDIA 親自設計、驗證並持續直接更新的平台，它將 1 petaFLOP 的 FP4 AI 效能 及 128 GB 統一記憶體 封裝於僅重1.2公斤的機箱內，小巧得可置於鍵盤旁的桌面上。

由於 DGX Spark 是 NVIDIA 自家的參考設計，因此亦是首個驗證全新 GB10 生態系統功能的平台。在2026年3月下旬的 NVIDIA GTC 2026 大會 後，4節點 RoCE 叢集技術的官方支援 — 可將單一部署的共享統一記憶體提升至 512 GB — 率先於 DGX Spark 上獲得確認，其後才擴展至合作夥伴硬件；而現有的2單元直接連結功能，早已是整個 GB10 系列的標準配置。

硬件規格

其核心為 NVIDIA GB10 Grace Blackwell 超級晶片，結合了20核心 Arm 處理器（10個 Cortex-X925 效能核心 + 10個 Cortex-A725 效率核心）與 Blackwell 世代 GPU，配備第五代 Tensor 核心及原生 FP4 稀疏支援。兩者由 128 GB LPDDR5x 統一記憶體橋接，提供 273 GB/s 的 CPU 與 GPU 共享頻寬，消除了傳統分離式 CPU/GPU 記憶體池所帶來的複製開銷。儲存裝置為 4 TB 自我加密 PCIe Gen4 NVMe SSD，容量足以本地儲存大型模型檢查點及數據集。

軟件：完整的 NVIDIA AI 堆疊，預先安裝

DGX Spark 預裝 NVIDIA DGX OS（Ubuntu 24.04 LTS）及完整的 NVIDIA AI 軟件堆疊，並已針對硬件進行驗證 — CUDA、cuDNN、TensorRT 及 NVIDIA Container Runtime 於首次啟動時已準備就緒。NVIDIA NIM 微服務讓支援的模型可部署為經優化的推論容器，無需手動調整；當工作負載稍後遷移至 NVIDIA DGX Cloud 或數據中心 DGX 系統時，相同容器可無縫沿用。持續維護的官方劇本涵蓋常見工作流程 — 從 vLLM 及 TensorRT-LLM 服務，到使用 NeMo 及 Unsloth 進行微調 — 為初次使用者及進階用戶縮短設定時間。

針對代理型 AI 工作負載，DGX Spark 包含 NemoClaw，即 NVIDIA 的沙盒代理執行層。它對自主代理實施基於政策的存取控制，記錄其操作以作審計用途，並經優化以在近期的 DGX OS 更新中提供可量化的更快速本地代理推論。

連接性與網絡

網絡功能圍繞 NVIDIA ConnectX-7 智能網卡 構建，配備雙 200 Gbps QSFP 端口，用於單元間直接連結，或在較大規模部署中連接至託管式 RoCE 交換結構。額外的板載連接包括 10 GbE 乙太網（RJ-45）、Wi-Fi 7 及 Bluetooth 5.4。四個 USB4 Type-C 端口支援 DisplayPort 輸出，供本地多顯示器使用 — 最多可同時輸出三個顯示 — 另備 HDMI，讓同一單元可同時作為開發工作站及常駐推論伺服器。

企業管理與保安

DGX Spark 支援氣隙部署，適用於無互聯網連接的環境，包括透過 Cloud-init 建立自訂 ISO 及基於 USB 的作業系統與驅動程式更新 — 讓裝置群組可在無需依賴外部網絡的情況下配置及維護。儲存裝置預設為自我加密，平台更包含 TPM 2.0 及 Secure Boot，為其提供適合受監管、數據敏感部署的安全基準，確保處理程序完全在內部進行。

擴展：單一、2單元及4單元配置

單一 DGX Spark 可輕鬆本地處理高達約2000億參數的模型。對於更大模型，兩個單元可透過 ConnectX-7 QSFP 端口直接連結，形成合共 256 GB 的統一記憶體池；而最多四個單元可透過託管式 200 GbE RoCE 交換結構連接，組成 512 GB 的連貫記憶體池 — 此叢集路徑與 NVIDIA 在 GTC 2026 上驗證的相同。

生態系統與長期擴展路徑

由於 DGX Spark 運行與 NVIDIA DGX Cloud 及數據中心 DGX 系統相同的 DGX OS 及 NVIDIA AI 軟件堆疊，本地開發的工作負載 — 容器、NIM 部署、微調流程 — 在從桌面原型遷移至更大規模生產部署時，無需修改即可沿用。