Компания NVIDIA в ходе конференции GTC 2026 в Берлине объявила, что платформа DGX Spark теперь поддерживает объединение в кластер до восьми устройств вместо четырёх. При использовании 128-гигабайтных версий суммарный объём унифицированной памяти может достигать 1 ТБ.
Также компания представила обновления локальной платформы искусственного интеллекта и объявила о сотрудничестве с открытыми сообществами llama.cpp и vLLM для оптимизации инференса. Заявлено, что производительность RTX PRO 6000 Blackwell выросла в задачах инференса до 40 %, а системы DGX Spark и DGX Station получили прирост скорости до 30 % и 20 % соответственно.
Версия DGX Spark с 64 ГБ памяти, оценённая в 4 999 долларов (около 414 400 рублей), поступит в продажу через партнёров 23 октября. Для управления кластерами в конце месяца планируется запуск инструмента NVIDIA Sync Model Launcher, который поможет загружать совместимые модели и контейнеры, а также подключать их к OpenCode.
Октябрьское обновление программного обеспечения для DGX Spark добавляет Wi-Fi-помощника для переключения беспроводных сетей в режиме appliance mode. Кроме того, платформа расширила поддержку локальных ИИ-моделей, включая Nemotron, GLM, DeepSeek, Qwen, MiniMax и FLUX.3 Klein.
Ранее по теме: NVIDIA расширила линейку открытых моделей Nemotron 3.5 версиями Super VL и Bolt.
Для программирования локальных систем представлен 40-миллиардный смешанный экспертный (MoE) языковой модельер Recursive Flint с активацией 2,5 миллиарда параметров, который на RTX Spark с 64 ГБ памяти демонстрирует скорость более 220 токенов в секунду. Специальные квантованные контрольные точки, такие как Qwen3.8-Flash-Next-FP4-Local и GLM-5.3-Flash-FP4-Local, призваны снизить нагрузку на память при сохранении точности моделей.
Компания также сообщила о планах выпустить в декабре версию DGX Station для Windows с поддержкой инженерных и производственных задач, а также расширить корпоративные интеграции систем управления безопасностью и инфраструктурой.
Ранее по теме: NVIDIA выпустила библиотеку cuDSS для ускорения инженерных симуляций.
Обсуждение в Telegram ↗