Nvidia ha iniziato a spedire DGX Spark, un supercomputer desktop AI che integra l’architettura Grace Blackwell dell’azienda. The system combines GPUs, CPUs, networking, and AI software to support local AI workloads. Anche i partner hardware tra cui Acer, ASUS, Dell Technologies, GIGABYTE, HP, Lenovo e MSI stanno rilasciando i propri sistemi basati su DGX Spark.
Secondo Nvidia, il DGX Spark può fornire fino a 1 petaflop di prestazioni AI e include 128 GB di memoria unificata. Il sistema viene fornito con software preinstallato per l’addestramento e l’inferenza del modello AI. L’apertura degli ordini per DGX Spark è prevista per il 15 ottobre 2025 tramite il sito Web di Nvidia, con i sistemi dei partner che diventeranno disponibili a livello globale.
Il DGX Spark ha un prezzo di 4.000 dollari, ma la sua larghezza di banda di memoria di 273 GB/s ne limita il throughput per i carichi di lavoro di inferenza di produzione. Ciò posiziona il sistema più per la prototipazione e gli esperimenti che per l’implementazione su vasta scala. I benchmark indicano che la DGX Spark è circa quattro volte più lenta della GPU workstation RTX Pro 6000 Blackwell e funziona anche dietro l’RTX 5090 su modelli di grandi dimensioni a causa dei limiti di larghezza di banda.
L’unità è dotata di un telaio compatto che mantiene la temperatura stabile sotto carico. Assorbe circa 170 W di potenza da una fonte USB-C esterna, una configurazione che potrebbe complicare l’implementazione in ufficio. Per connettere due unità DGX Spark per l’elaborazione di modelli da 405 miliardi di parametri, è necessario ulteriore hardware ConnectX-7 200 GbE. Ciò si aggiunge al prezzo base di $ 3.999, rendendo il costo totale di proprietà meno semplice rispetto alle opzioni GPU su cloud pubblico.
Il Global Frontier Lab della NYU ha rilevato l’idoneità del DGX Spark per il lavoro sensibile alla privacy nel settore sanitario, che crea opportunità per servizi gestiti che coprono l’approvvigionamento, l’implementazione conforme all’HIPAA e la sicurezza continua. Il sistema supporta la messa a punto di modelli fino a 70 miliardi di parametri, il che è adatto per istituti scolastici e aziende biotecnologiche più piccole che cercano la personalizzazione del modello locale senza esposizione dei dati nel cloud. Ciò ha aperto un mercato per configurazioni di laboratori di intelligenza artificiale chiavi in mano.
L’ecosistema di partner di Nvidia, che comprende Dell, HP, Lenovo e ASUS, offre un’ampia copertura di canali. Ciò consente agli integratori di raggruppare servizi come installazione, formazione e supporto per le organizzazioni che non dispongono di competenze IA interne. In altri sviluppi recenti, il CEO di Nvidia ha evidenziato la prima partnership diretta dell’azienda con OpenAI.
