「Scale Local AI」 — 「Gives Developers More Ways」 — 「NVIDIA DGX Spark 64GB」 — NVIDIA DGX Spark 將推出 64GB 版本,兩台可組成 128GB 本機 AI 系統
NVIDIA 表示,搭載 64GB 統一記憶體的 DGX Spark 預計本月透過 Acer、ASUS、Dell、Gigabyte、HP 與 MSI 提供。兩台設備可透過 NVIDIA Sync Cluster Assistant 組成叢集,合併為 128GB 記憶體。

完整報導
NVIDIA 將為 DGX Spark 增加 64GB 統一記憶體配置,預計本月由 Acer、ASUS、Dell、Gigabyte、HP 與 MSI 等製造商合作夥伴提供;這項配置僅透過合作夥伴銷售。NVIDIA 表示,新配置採用 GB10 Grace Blackwell Superchip、DGX OS 與 NVIDIA AI software stack,與 128GB 版本在這些項目上相同。NVIDIA 的產品頁也列有 128GB 配置。
NVIDIA 表示,單台 64GB DGX Spark 可在裝置上執行參數量最高 1,000 億的模型。使用 NVIDIA Sync Cluster Assistant 將兩台設備組成叢集後,記憶體可合併為 128GB,模型支援範圍最高可達 2,000 億參數,記憶體頻寬則為單台的兩倍。兩台設備可透過 QSFP 線材直接連接;內建的 ConnectX-7 網路介面由 Cluster Assistant 協助設定。
在 NVIDIA 的 Qwen 3.8 27B 測試中,兩台 64GB 設備組成的叢集效能最高達單台的 1.7 倍。NVIDIA 也表示,單機與雙機使用相同軟體堆疊,擴充時不必重新設定。DGX Spark 的定位涵蓋代理、推論、微調、資料科學與邊緣開發;支援項目包括 NVIDIA Agent Toolkit、CUDA-X AI libraries、Nemotron open models、Ollama、vLLM 與 PyTorch with CUDA。
為什麼值得注意
64GB 配置擴充了 DGX Spark 的記憶體選擇;對需要在本機執行較大型模型的開發者,兩台設備組成的 128GB 叢集則提供另一種擴充方式。NVIDIA 公布的參數量上限與 Qwen 測試結果,提供了比較單機及雙機配置的具體依據。
來源證據
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主要證據
1NVIDIA DGX Spark 64GB Gives Developers More Ways to Build and Scale Local AI
Allen Bourgoyne
“Local AI is becoming more useful by the token. As AI agents move from experiments into everyday development, increasingly capable open models are shrinking to fit on more devices, giving builders more to run locally. Coming this month, NVIDIA DGX Spark will be available with 64GB of unified memory from top manufacturer partners — Acer, [...]”
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