NVIDIA DGX Spark

この製品は、補助金を利用して導入できる可能性があります。

デスクトップで始める生成AI・LLM開発環境

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大塚商会では、NVIDIA DGX Sparkの構成相談、お見積り、納期確認を承ります。メーカー純正品をご案内し、在庫状況によっては即納も可能です。導入をお急ぎの場合もお気軽にご相談ください。

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NVIDIA DGX Sparkとは

NVIDIA DGX Sparkは、生成AIや大規模言語モデル、AIエージェントの開発・推論・検証をデスクトップ環境で行うためのコンピューターです。

GPUリソース不足、クラウド利用コスト、機密データの取り扱いといった課題に対し、ローカル環境で開発を進められる選択肢を提供します。

AI開発における課題をローカル環境で解決

生成AIの活用が進む一方で、開発現場では次のような課題があります。

  • 大規模モデルを動かすGPUリソースが不足している。
  • クラウドGPUの利用コストが増えやすい。
  • 機密データを外部クラウドに送信しにくい。
  • PoCのたびに開発環境を準備する負担がある。
  • 共有リソースの待ち時間により検証スピードが落ちる。

DGX Sparkは、ローカルに設置できるAI開発環境としてPoCやモデル検証の効率化を支援します。

主な特長

大規模AIモデルをデスクトップで実行

DGX Sparkは、128GBの統合システムメモリとFP4データフォーマットのサポートにより、単体で最大2,000億パラメータ規模のAIモデルに対応します。

大規模言語モデルの推論、ファインチューニング、AIエージェント開発などをデスクトップ環境で進められます。

NVIDIA Grace Blackwellアーキテクチャ

DGX Sparkは、NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchipを搭載しています。

Blackwell世代GPUと20コアArm CPUを統合し、CPUとGPUがメモリを効率的に共有することで、AI推論やデータ処理をスムーズに行えます。

2台接続でさらに大規模なモデルにも対応

NVIDIA ConnectXネットワークテクノロジーにより、2台のDGX Sparkを接続できます。

単体でのAI開発に加え、より大規模なモデル推論や検証にも対応しやすく、将来的な拡張を見据えたAI開発環境を構築できます。

ローカルで開発し、大規模環境へ展開

DGX Sparkには、Ubuntu LinuxベースのNVIDIA DGX OSが採用されています。PyTorch、Jupyter、Ollamaなどの主要なAI開発ツールを使いながら、プロトタイプ作成、推論、ファインチューニングを行えます。

ローカルで検証したモデルを、将来的にクラウドやデータセンター環境へ展開する流れも検討しやすくなります。

DGX Spark ソフトウェアスタック

主なユースケース

生成AI・LLMのローカル開発

大規模言語モデルの推論やファインチューニング、AIエージェントの検証を手元の環境で進められます。

LLMDiffusionローカル開発

機密データを扱うAI PoC

医療情報、金融データ、設計情報などを社内環境で扱いながら、AI活用を検証できます。

セキュリティコンプライアンスオフライン処理

社内ナレッジを活用したRAG構築

社内文書や業務マニュアルを活用し、社内情報に基づいた回答生成を検証できます。

検索拡張生成信頼性向上情報精度

製造・検査AIの開発

製品画像や設備データを活用し、検査工程や保全業務の高度化を検証できます。

画像認識異常検知品質管理

企業内DX・業務改善

社内FAQ、文書要約、データ分析など、日常業務へのAI活用を検証できます。

業務効率化ナレッジ共有意思決定支援

研究・教育・制作用途

AI教育、研究開発、実証実験に加え、画像生成や映像処理などの制作支援にも活用できます。

教育環境研究開発コンテンツ制作

導入メリット

  • クラウドGPUへの依存を抑えられる。
  • 機密データをローカル環境で扱える。
  • AIのPoCやモデル検証を素早く始められる。
  • 開発者の手元で試行錯誤を繰り返せる。
  • 将来的なクラウド・データセンター展開を見据えた開発ができる。
  • サーバールームを用意せず、省スペースに設置できる。

短期的な大規模学習にはクラウドGPUが有効な場合もありますが、継続的なAI検証や機密データを扱うPoCでは、DGX SparkのようなローカルAI環境が有効です。

主な仕様

2026年7月現在
アーキテクチャNVIDIA Grace Blackwell
GPUNVIDIA Blackwell アーキテクチャ
CPU20コア Arm, 10 Cortex-X925
＋10 Cortex-A725 Arm
CUDAコアNVIDIA Blackwell世代
Tensorコア第5世代
RTコア第4世代
Tensorパフォーマンス（注1）1000 AI TOPS
システムメモリ128GB LPDDR5x 統合システムメモリ
メモリインターフェイス256-bit
メモリ帯域幅273GB/s
ストレージ1TBまたは4TB NVMe M.2（自己暗号化機能付き）
USB4x USB Type-C
イーサネット1x RJ-45 コネクタ
10GbE
NICConnectX-7 Smart NIC
Wi-FiWi-Fi 7
BluetoothBT 5.3 w/LE
音声出力HDMI マルチチャンネルオーディオ出力
消費電力TBD
ディスプレイコネクタ1x HDMI 2.1a
NVENC | NVDEC1x | 1x
OSNVIDIA DGX OS
システム外形寸法L 150×W 150×5H 0.5mm
システム重量1.2kg
  • （注1）スパース性機能を使用した理論的なFP4 TOPS.
  • ＊ 暫定仕様、変更の可能性があります。

価格・構成

DGX Sparkの価格、納期、ストレージ構成、保守内容は、選択する仕様や時期により異なる場合があります。導入予定の用途、必要なストレージ容量、2台接続の有無、保守条件などを確認したうえで、適切な構成をご提案します。

詳しい価格や構成などについては、お問い合わせください。

DGX Sparkお問い合わせ

導入前に確認したいポイント

  • Windowsではなく、LinuxベースのDGX OSを利用します。
  • メモリは128GBのオンボード統合メモリで、増設はできません。
  • GPU分割利用機能であるMIGには対応していません。
  • 公式に想定されるクラスタ構成は2台までです。
  • 重い3DシミュレーションやCAD用途では、RTX Pro搭載ワークステーションが適する場合があります。
  • 本番環境で一部ソフトウェアを利用する際は、別途ライセンスが必要になることがあります。

よくある質問

  • DGX SparkはWindowsで使えますか？

    DGX SparkはLinuxベースのNVIDIA DGX OS専用です。Windows環境での利用を前提とする場合は、別のワークステーション構成も含めて検討する必要があります。

  • メモリは増設できますか？

    メモリは128GBのオンボード統合システムメモリです。後から増設することはできません。

  • AI PCとの違いは何ですか？

    一般的なAI PCは、軽量なAI処理やAIアシスタント機能の利用を想定しています。一方、DGX Sparkは、大規模AIモデルの推論、ファインチューニング、RAG開発、AI PoCなど、より本格的なAI開発に向いています。

  • クラウドGPUの代替になりますか？

    用途によっては代替または補完になります。一時的な大規模学習にはクラウドGPUが有効ですが、継続的な検証、機密データのローカル処理、PoC環境の常設にはDGX Sparkが適しています。

  • 2台接続はできますか？

    はい。NVIDIA ConnectXネットワークを利用して2台のDGX Sparkを接続することで、より大規模なモデル推論に対応できます。構成に必要なケーブルや接続条件については、事前に確認が必要です。