Umělá inteligence se již neomezuje pouze na datová centra a výzkumné instituce. Společnost Nvidia posouvá hranice výkonu ještě dále díky DGX Spark – miniaturnímu superpočítači pro umělou inteligenci, který přináší výkon serverové třídy přímo na stolní počítač. Je postaven na novém čipu GB10 Grace Blackwell a kombinuje výpočetní výkon GPU a CPU v jednom integrovaném systému. Cílem tohoto zařízení je zpřístupnit vývoj a trénink AI nejen velkým korporacím, ale i menším týmům, výzkumníkům a startupům.
Co je Nvidia DGX Spark a proč byl vytvořen?
DGX Spark rozšiřuje řadu pracovních stanic DGX známých z prostředí superpočítačů a datových center. Po letech dominance modelů DGX H100 a DGX B200 přichází řešení, které se zaměřuje na lokální použití a menší pracovní prostředí. Nabízí výkon datového centra v kompaktním provedení, ideální pro laboratoře, univerzity nebo vývojové týmy zaměřené na projekty umělé inteligence.
Projekt, původně známý jako Digits, byl přejmenován na DGX Spark a do prodeje se dostane 15. října 2025. Nvidia oznámila partnerství s výrobci, jako jsou ASUS, Acer, Dell, HP, Lenovo a MSI, kteří přinesou vlastní OEM varianty postavené na stejném základu. Cena se pohybuje v rozmezí 85 725 – 110 225 Kč v závislosti na regionu, přičemž v Evropě se očekává o něco vyšší cena kvůli DPH a dovozním nákladům.
Cílem společnosti Nvidia je podle oficiálního prohlášení „umožnit každému vývojáři, aby měl výpočetní techniku s umělou inteligencí přímo na svém stole“. Nvidia DGX Spark tak sleduje filozofii decentralizace AI – přesunutí výpočtů z obrovských cloudů blíže k uživateli, což zkracuje dobu odezvy, snižuje náklady a přináší větší kontrolu nad daty.
Architektura Nvidia DGX Spark s GB10 Grace Blackwell
Srdcem architektury DGX Spark je výjimečný superčip GB10 Grace Blackwell, který kombinuje to nejlepší ze dvou světů – výkon procesorů Grace (ARM v9 ) a grafických jader Blackwell. Společnost Nvidia jej právem označuje jako superčip, protože CPU a GPU jsou integrovány do jediného křemíkového modulu a sdílejí společnou paměť v koherentním režimu jednotného přístupu.
Uvnitř se nachází 20 jader ARM v9 rozdělených na deset výkonných Cortex-X925 a deset úsporných Cortex-A725. Pracují s novou generací jader Tensor Cores 5.0, která jsou navržena speciálně pro umělou inteligenci, strojové učení a zpracování velkých modelů. Čip je vyroben pokročilým 4nm procesem TSMC a patří mezi technologickou špičku kompaktních řešení umělé inteligence.
Největším lákadlem je jeho výkon. Díky podpoře formátu FP4 se sparsity může dosáhnout až 1 PetaFLOP (1 000 AI TOPS ) – výkonu, který byl ještě před několika lety vyhrazen pouze obrovským superpočítačům. Pro klasické výpočty FP32 nabízí kolem 30 až 35 TFLOPS, ale s výrazně lepší energetickou účinností než většina herních grafik.
Jinými slovy, Nvidia DGX Spark dokáže trénovat a spouštět rozsáhlé jazykové modely s desítkami miliard parametrů přímo u vašeho stolu – bez cloudu a serverů. To, co dříve vyžadovalo celé datové centrum, se nyní vejde do zařízení o velikosti krabičky od oběda.
Paměť, propustnost a úložiště
DGX Spark je vybaven mimořádně velkorysou pamětí – 128 GB LPDDR5X ECC sdílenou procesorem i grafickými jádry. Namísto dvou samostatných bloků pracuje celý systém v jediném paměťovém prostoru, kde se data pohybují okamžitě a bez zbytečného kopírování. Tento přístup výrazně zkracuje dobu odezvy a zvyšuje plynulost zpracování velkých souborů dat – což je přesně to, co je při trénování jazykových modelů a strojovém učení rozhodující.
Paměťová sběrnice o šířce 256 bitů dosahuje propustnosti 273 GB/s. To možná nezní ve srovnání s herní grafikou GDDR7 nijak ohromně, ale v kontextu jednotné architektury jde o mimořádně efektivní řešení. Nvidia navíc přidala inteligentní správu paměti – kompresi, prefetching a optimalizaci datových toků -, aby zajistila plné využití každého bajtu.
O ukládání dat se starají rychlé disky SSD NVMe (PCIe 4.0) s kapacitou od 1 TB do 4 TB. Vyšší konfigurace umožňují ukládat kompletní modely a trénovací datové sady přímo v zařízení, aniž by bylo nutné používat externí disky nebo cloud. Výsledkem je systém, který reaguje okamžitě a bez zpoždění.
Chlazení, spotřeba energie a rozměry zařízení Nvidia DGX Spark
U tak malého, ale výkonného zařízení musí být chlazení promyšleno do posledního detailu. Nvidia DGX Spark dosahuje TDP pouhých 140 W, což je ve srovnání se serverovými řešeními zanedbatelné, ale přesto vyžaduje precizní tepelnou správu. O stabilní provoz se stará systém dvou odpařovacích komor, který odvádí teplo přímo z čipu GB10 Grace Blackwell. Ten je doplněn dvojicí 85mm ventilátorů s tichými ložisky, které rovnoměrně rozptylují teplo po celém povrchu šasi.
Zařízení využívá grafitové tepelné jádro a hliníkové žebrování, takže si udržuje nízké teploty a tichý provoz i při plném výkonu. Vzduch v zařízení proudí plynule bez turbulencí a vibrací, což zvyšuje životnost komponent.
Samotné tělo má rozměry 150 × 150 × 50,5 mm a váží přibližně 1,2 kg. Kompaktní rozměry umožňují umístit DGX Spark prakticky kamkoli – na stůl, polici nebo do stojanu. Napájení zajišťuje externí 19V adaptér, takže uvnitř nezůstává žádný další zdroj tepla.
I při dlouhodobém zatížení zůstává zařízení překvapivě tiché – hladina hluku nepřesahuje 30 dB, což z něj činí jedno z nejtišších řešení AI na trhu.
Softwarový ekosystém a nástroje AI
Za výkonem Nvidia DGX Spark nestojí jen hardware, ale také propracovaný softwarový systém. Zařízení běží na operačním systému DGX OS (postaveném na Ubuntu) s integrovaným stackem AI Enterprise, který nabízí kompletní prostředí pro vývoj, školení a nasazení AI.
Jako základní balíček nabízí Nvidia DGX Spark nástroje AI připravené k okamžitému použití:
- CUDA 12, cuDNN a TensorRT – optimalizované knihovny pro výpočty na GPU a maximální využití výkonu čipu GB10 Grace Blackwell.
- NeMo Framework – rámec pro vývoj a trénování vlastních jazykových a generativních modelů.
- AI Workbench a Omniverse Blueprints – nástroje pro snadné vytváření, vizualizaci a testování projektů AI.
- NeMo Microservices – modulární služby AI pro rychlé nasazení modelů do praxe.
- TruLens for LLM Monitoring – nástroj pro sledování přesnosti, stability a kvality generativních modelů.
Díky této kombinaci je DGX Spark připraven nejen na trénování modelů, ale také na praktické nasazení – od experimentů v laboratoři až po skutečné projekty AI. Zařízení také podporuje rozhraní Nvidia Cloud API, což umožňuje kombinovat lokální a cloudové výpočty a vytvářet efektivní řešení edge AI.
Konektivita a škálování výkonu
Zařízení Nvidia DGX Spark může snadno škálovat svůj výkon díky integrovanému síťovému řadiči Mellanox ConnectX-7 Smart NIC. Dvě jednotky se mohou propojit a vytvořit sdílený AI cluster, který společně dokáže zpracovat modely s více než 400 miliardami parametrů. Propojení nevyžaduje složité nastavení – zařízení se automaticky synchronizují a rovnoměrně rozdělují výpočty.
Konektivita je jednou ze silných stránek Nvidia DGX Spark a umožňuje snadnou integraci do stávající infrastruktury:
- 2× porty QSFP (InfiniBand/Ethernet ) – pro vysokorychlostní propojení více jednotek nebo serverů v clusteru umělé inteligence.
- 1× 10 GbE RJ-45 – pro běžné síťové připojení a přenos dat v místní síti.
- Porty USB-C a USB-A – univerzální rozhraní pro periferní zařízení a rozšíření.
- Volitelné rozhraní Wi-Fi 6E a Bluetooth 5.3 – pro bezdrátové připojení a testování okrajových zařízení.
Schopnost škálovat výkon bez složitostí a nadměrného zahřívání činí z DGX Spark jedno z nejflexibilnějších řešení AI na trhu – kombinuje jednoduchost pracovní stanice s výkonem miniaturního superpočítače.
Technické specifikace – Nvidia DGX Spark
Podrobné specifikace Nvidia DGX Spark ukazují, jak se výkon, architektura GB10 Grace Blackwell a účinné chlazení spojují v jeden kompaktní systém AI. Tato konfigurace odhaluje technické limity i silné stránky, které z DGX Spark dělají osobní superpočítač pro vývoj AI.
| Specifikace | Hodnota |
|---|---|
| Typ zařízení | Osobní superpočítač pro AI / pracovní stanice pro AI |
| Architektura | Superčip Nvidia GB10 Grace Blackwell |
| CPU | 20 jader ARM v9 (10 × Cortex-X925 10 × Cortex-A725) |
| GRAFICKÝ PROCESOR | Grafický procesor Blackwell (tensorová jádra 5. generace) |
| Výrobní proces | 4 nm TSMC (4Node) |
| Výpočetní výkon (AI) | až 1 PFLOP (FP4 sparsity / 1000 AI TOPS) |
| Výkon (FP32) | přibližně 30-35 TFLOPS |
| Paměť (RAM) | 128 GB sjednocené paměti LPDDR5X ECC |
| Paměťová sběrnice | 256bitová |
| Propustnost paměti | 273 GB/s |
| Úložiště | NVMe M.2 (PCIe 4.0) | 1 TB – 4 TB |
| Podpora clusteringu | Ano – max. 2 zařízení (propojení ConnectX-7) |
| Podporovanémodelyvelikosti AI | až 200 miliard (1 disk) | 400 miliard (2 disky) |
| Síťová rozhraní | Mellanox ConnectX-7 Smart NIC 10 GbE RJ-45 |
| Operační systém | Operační systém Nvidia DGX (Ubuntu AI Enterprise Stack) |
| Software / ekosystém | CUDA 12, cuDNN | TensorRT | NeMo | AI Workbench | Omniverse Blueprints |
| Spotřeba energie (TDP) | 140 W |
| Napájení | Externí adaptér (19 V DC) |
| Chlazení | Dva 85mm ventilátory s odpařovací komorou |
| Rozměry / hmotnost | 150 × 150 × 50,5 mm / 1,2 kg |
| Dostupnost | 15. Říjen 2025 |
| Výrobci | Nvidia | ASUS | Acer | Dell | HP | MSI | Lenovo |
Výhody
Nvidia DGX Spark vyniká efektivitou, kompaktním designem a úzkou integrací se softwarem Nvidia, což z něj činí ideální řešení pro vývoj AI.
- Vynikající účinnost na watt – výkon 1 PFLOP při spotřebě pouhých 140 W (přibližně 7 TOPS/W).
- Kompaktní a tichý design – vhodný i do kanceláří, škol nebo malých laboratoří.
- Snadná integrace – dvě jednotky lze propojit prostřednictvím síťové karty ConnectX-7 Smart NIC.
- Plná kompatibilita se softwarovým ekosystémem Nvidia – CUDA, TensorRT, NeMo, AI Workbench.
- Sdílená paměť CPU GPU – urychluje výpočty a snižuje latenci v modelech AI.
- Hybridní varianta s cloudem – flexibilní výkon podle potřeby.
Nevýhody
Navzdory vynikajícímu výkonu má Nvidia DGX Spark také omezení – vyšší cena, menší paměť a omezené možnosti clusterování.
- Omezený clustering – oficiálně pouze do dvou jednotek.
- Vysoká cena – přibližně 4 000 USD může být pro menší týmy nedostupná.
- Omezená kapacita paměti (128 GB) – může být nedostatečná pro extrémně velké modely.
- Nižší propustnost paměti (273 GB/s ) – ve srovnání s řešeními GDDR7 ve stolních GPU.
Závěr
Nvidia DGX Spark představuje nový typ zařízení, které kombinuje výkon superpočítače s dostupností osobního počítače. Přináší výpočty AI z cloudů do stolních počítačů, umožňuje trénovat modely bez externích serverů a definuje novou kategorii – osobní pracovní stanici AI.
Kombinace architektury GB10 Grace Blackwell, 128 GB sdílené paměti, nízké spotřeby energie a vysokého výkonu činí z DGX Spark výkonný nástroj pro budoucnost AI. Pokud se společnosti Nvidia podaří udržet stabilní cenu a rozšířit ekosystém, mohl by se tento malý černý kvádr stát stejně ikonickým milníkem, jakým byl před lety první DGX-1.