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在当今快速发展的AI领域，开发者面临着日益增长的计算和内存需求。传统桌面级系统往往难以满足大型AI模型微调、高分辨率图像生成等密集型任务的要求，迫使工作流程迁移至云端或数据中心，增加了成本和等待时间。NVIDIA DGX Spark应运而生，作为一款紧凑型超级计算机，它为AI开发者提供了一个强大的本地化计算平台，有效解决云端实例和数据中心排队等待的问题。
DGX Spark的核心优势在于其强大的计算能力和充裕的内存。该系统集成了 Blackwell 架构GPU，提供高达1 Petaflop的FP4 AI计算性能，并配备128 GB的统一系统内存，内存带宽高达273 GB/秒。最重要的是，DGX Spark预装了完整的NVIDIA AI软件栈，开发者无需额外配置即可立即投入工作。
加速模型微调，突破内存瓶颈
模型微调是AI开发中的常见任务。DGX Spark在三种主流微调方法上展现出卓越性能：
- 全模型微调：在使用PyTorch进行Llama 3.2B模型的全模型微调时，DGX Spark实现了高达82,739.2 tokens/秒的峰值吞吐量。
- LoRA微调：在DGX Spark上，使用PyTorch进行Llama 3.1 8B模型的LoRA微调，峰值吞吐量可达53,657.6 tokens/秒。
- QLoRA微调：针对Llama 3.3 70B模型，采用QLoRA方法，DGX Spark实现了5,079.4 tokens/秒的峰值吞吐量。
值得注意的是，这些内存密集型的微调任务是32 GB消费级GPU无法胜任的。DGX Spark凭借其大容量内存，彻底解决了这一痛点。
| 模型 | 微调方法 | 后端 | 配置 | 峰值 Tokens/秒 |
|---|---|---|---|---|
| Llama 3.1 8B | 全模型微调 | PyTorch | – | 82,739.20 |
| Llama 3.1 8B | LoRA | PyTorch | – | 53,657.60 |
| Llama 3.3 70B | QLoRA | PyTorch | – | 5,079.04 |
(表1：模型微调性能)
释放图像生成潜能，提升图像质量与速度
图像生成模型对内存和计算能力的需求尤为突出，更高的分辨率和更快的生成速度是持续追求的目标。DGX Spark凭借其庞大的GPU内存和强大的计算性能，使得开发者能够处理更大分辨率的图像和更高精度的模型，从而生成更高质量的图像。
DGX Spark支持FP4数据格式，显著加快了图像生成速度。例如，在使用Flux.1 12B模型以FP4精度进行图像生成时，DGX Spark仅需2.6秒即可生成一张1K分辨率的图像。此外，其大容量系统内存还能运行BF16 SDXL 1.0模型，每分钟可生成七张1K分辨率的图像。
| 图像生成模型 | 精度 | 后端 | 配置 | 每分钟图像数 |
|---|---|---|---|---|
| Flux.1 12B | FP4 | TensorRT | – | 23 |
| SDXL 1.0 | BF16 | TensorRT | – | 7 |
(表2：图像生成性能)
赋能数据科学，加速数据分析与模型训练
对于UMAP和HDBSCAN等计算密集型的机器学习算法，DGX Spark能够以秒级速度处理250 MB的数据集。NVIDIA cuDF库更是极大地加速了常见的Pandas数据分析任务，如数据合并（joins）和字符串处理。在DGX Spark上，处理包含数千万条记录的数据集，关键的cuDF Pandas操作仅需数秒即可完成。
| 数据科学库 | 基准测试 | 数据集大小 | 时间 |
|---|---|---|---|
| NVIDIA cuML | UMAP | 250 MB | 4 秒 |
| NVIDIA cuML | HDBSCAN | 250 MB | 10 秒 |
| NVIDIA cuDF | Pandas关键操作 | 0.5 – 5 GB | 11 秒 |
(表3：数据科学性能)
提升推理效率，实现快速响应
DGX Spark的Blackwell GPU支持FP4数据格式，特别是NVFP4格式，其精度接近FP8，仅有不足1%的性能损失。这使得在不牺牲准确性的前提下，可以使用更小的模型，从而进一步提升性能。FP4格式更小的数据占用也带来了更快的处理速度。
DGX Spark支持多种4位数据格式，包括NVFP4和MXFP4，并兼容TRT-LLM、llama.cpp和vLLM等多种后端。系统提供的1 Petaflop AI性能，能够实现极快的提示处理（prompt processing），显著缩短首次响应Token的生成时间，从而为用户提供更佳体验并加速端到端吞吐量。
| 模型 | 精度 | 后端 | 提示处理吞吐量 (tokens/sec) | Token生成吞吐量 (tokens/sec) |
|---|---|---|---|---|
| Qwen3 14B | NVFP4 | TRT-LLM | 5928.95 | 22.71 |
| GPT-OSS-20B | MXFP4 | llama.cpp | 3670.42 | 82.74 |
| GPT-OSS-120B | MXFP4 | llama.cpp | 1725.47 | 55.37 |
| Llama 3.1 8B | NVFP4 | TRT-LLM | 10256.9 | 38.65 |
| Qwen2.5-VL-7B-Instruct | NVFP4 | TRT-LLM | 65831.77 | 41.71 |
| Qwen3 235B | NVFP4 | TRT-LLM | 23477.03 | 11.73 |
(表4：推理性能)
扩展应用场景：双DGX Spark系统协同工作
为了验证DGX Spark的强大扩展能力，研究人员将两台DGX Spark通过ConnectX-7网卡连接，成功运行了需要超过120GB内存（包含开销）的Qwen3 235B模型。通常这类模型需要部署在大型云端或数据中心服务器上。然而，此次试验表明，即使是用于开发者实验，双DGX Spark系统也足以应对如此复杂的模型。如表4最后一行的结果所示，双DGX Spark系统能够实现11.73 tokens/秒的Token生成吞吐量。
NVFP4是NVIDIA Blackwell GPU架构引入的4位浮点格式。MXFP4是Open Compute Project (OCP) 制定的微缩FP4 4位浮点格式。
- ISL (Input Sequence Length)：输入提示中的Token数量（也称预填充Token）。
- OSL (Output Sequence Length)：模型生成的Token数量（也称解码Token）。
NVIDIA DGX Spark凭借其领先的性能、海量内存以及预装的AI软件栈，为AI开发者提供了一个强大、灵活且高效的本地化计算解决方案，显著加速了从模型开发到部署的整个流程。
