Стремясь сделать систему ИИ более доступной, Nvidia представляет урезанную версию DGX Spark с половиной памяти и хранилища. Системы на базе GB10 будут предлагаться эксклюзивно через аппаратных партнеров, включая Acer, Asus, Dell, Gigabyte, HP и MSI, и ожидается, что их розничная цена составит около 4 999 долларов США.
Менее мощные конфигурации стали необходимы после того, как Nvidia в пятницу повысила цену на свою 128-гигабайтную DGX Spark до 6 950 долларов США — увеличение почти на 75 процентов по сравнению с прошлым годом. Как вы, возможно, уже догадались, за столь значительное изменение цены приходится винить стремительный рост цен на память.
Учитывая текущий дефицит памяти, 64-гигабайтная модель значительно дешевле топовых систем DGX Spark и GB10 от Nvidia, но все же на 25 процентов дороже, чем 128-гигабайтная версия на момент запуска.
Платформа GB10 от Nvidia страдает от роста цен с момента анонса концепции Projects Digits на CES в прошлом году. Изначально предполагалось, что устройство будет продаваться примерно за 3 000 долларов США, а не за 4 000 долларов США, которые в итоге составили его цену.
Даже по такой цене DGX Spark предлагала то, что всего несколько лет назад обошлось бы в десятки тысяч долларов: большие объемы памяти GPU. Фактически, на момент запуска система технически была рабочей станцией с самым большим объемом памяти GPU, продаваемой Nvidia.
Это не совсем так с 64-гигабайтной моделью, которая из-за меньшей емкости не так хорошо подходит для определенных рабочих нагрузок ИИ, таких как тонкая настройка. Но если вас в первую очередь интересует локальный вывод ИИ для частных агентов, Nvidia утверждает, что модели в диапазоне от 26 до 35 миллиардов параметров, например Qwen 3.8 27B, теперь достаточно хороши для выполнения этой задачи.
Хотя новые системы могут иметь меньше памяти, нам сообщили, что пропускная способность памяти остается неизменной — 273 ГБ/с, что говорит о том, что они используют модули памяти LPDDR5x меньшей емкости, а не меньшее их количество.
Nvidia также заявляет, что, помимо новой конфигурации памяти, системы в остальном не изменились и будут оснащены тем же 20-ядерным процессором Arm от MediaTek. Системы также сохраняют встроенную сетевую карту ConnectX-7, которая позволяет объединять до 4 устройств на базе GB10 со скоростью 200 Гбит/с каждое.
Для дальнейшего содействия этому Nvidia заявила, что в конце этого месяца выпустит новые программные инструменты для DGX OS для упрощения конфигурации кластеров и развертывания вывода. Ранее для настройки требовалось некоторое вмешательство в командную строку, а также некоторые изменения в командах запуска vLLM или TensorRT-LLM.
Хотя более низкая рекомендованная розничная цена 64-гигабайтной версии должна сделать системы более доступными в условиях продолжающегося дефицита памяти, это не предвещает ничего хорошего для ноутбуков и мини-ПК RTX Spark от Nvidia, выпуск которых ожидается этой осенью.
Эти системы основаны на том же кремнии GB10, который используется в DGX Spark и других системах на базе DGX OS, но предназначены для более общих вычислений, таких как AAA-игры, просмотр веб-страниц и создание контента, а не только для рабочих нагрузок вывода и обучения ИИ.
Анонсированные на Computex поздней весной, системы на базе RTX Spark уже считались довольно дорогими, особенно 128-гигабайтные варианты. Поскольку цены на DGX Spark приближаются к 7 000 долларов США, аналогично оснащенные ноутбуки RTX Spark на базе этого чипа могут стоить значительно дороже.
Однако, насколько нам известно, Nvidia предложит версии чипа с гораздо меньшей емкостью памяти для покупателей ПК, ориентированных на цену.
Тем не менее, в линейках DGX и RTX Spark Nvidia столкнется с конкуренцией со стороны недавно выпущенных AMD SoC Gorgon Halo, которые предлагают емкость памяти от 32 ГБ в нижнем сегменте до 192 ГБ для топовых SKU Ryzen AI Max+ 495. Более того, системы, работающие на этом чипе, в настоящее время продаются дешевле, чем 128-гигабайтная DGX Spark от Nvidia. Но в то время как AMD выигрывает по максимальной емкости, следует отметить, что наши тесты неоднократно показывали, что GPU GB10 обеспечивает значительно более высокую производительность для задач ИИ. ®
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Tobias Mann
