内存价格飞涨，Nvidia 推出 64GB 版 DGX Spark 为本地 AI 玩家提供更实惠选择

Nvidia 正在调整其广受欢迎的 DGX Spark 平台和 GB10 SoC，以更好地适应当今 AI 模型的实际情况和芯片供应紧张的大环境。此次推出的 64GB 版 Spark，旨在为那些其实用不到 128GB 内存的本地 AI 玩家提供一个更实惠的选择。

当初我们刚开始探索 DGX Spark 及同类系统时，普遍认为需要大内存才能装下用户想运行的最智能的模型，因此基于 AMD Strix Halo、Nvidia GB10 和 Apple M 系列芯片构建的统一内存系统，都可以配置 128GB 甚至更多内存。

但 AI 领域发展太快了。像 Qwen 3.8 27B 这样能力很强的稠密模型，现在 32GB 内存就能轻松装下（尽管上下文长度受限），所以对于本地推理来说，初代 Spark 的 128GB 内存并非必需。再加上内存价格飙升，一颗被永久捆绑过多昂贵 LPDDR5X 的芯片，反而成了入门门槛而非优势。因此，对那些需要 GB10 Superchip 的能力和配套软件栈、又能接受更小内存的用户来说，内存更少、价格更低的 Spark 是合理的选择。

当然，在如今的市场上，“更实惠”只是相对而言。来自 Acer、Asus、Dell、Gigabyte、HP 和 MSI 的 64GB GB10 系统定于 10 月 23 日上市，起售价 4999 美元。考虑到当前内存和存储价格不断变动，这个价格未必能维持多久。如果你现在还能买到 128GB GB10 系统的现货，价格大约在 7000 到 9000 美元之间，远超 Nvidia 调整后的官方建议零售价。

除了内存容量的变化，64GB 版 Spark 保留了与 128GB 版相同的 ConnectX 7 RDMA 网卡，也就是说，如果用户将来确实超出了 64GB 内存的极限，仍然可以通过集群来扩展内存容量和推理性能。初代 Spark 那套 20 核 Arm CPU 复合单元原样保留，CPU 与 GPU 共享的 273 GB/s 内存带宽也没有变化。

为了充分发挥 ConnectX 7 网卡的作用，Nvidia 还推出了一个新软件工具——Nvidia Sync Cluster Assistant，让多台 Spark 组建成集群变得更简单，可以自动完成系统互联的过程。（Sync 是 Spark 的远程连接和管理应用，用户可以在其他 Mac 和 PC 上调用 Spark 的 AI 算力。）

过去一年里，社区也涌现出不少实用工具，让组建集群的过程更加顺畅，比如我们今年早些时候把两台 Dell GB10 系统组网做实验时就用到了这些工具。Nvidia 的这个新工具算是对这些社区方案的补充。