Кластер из 20 NVIDIA DGX Spark упёрся в домашнюю электросеть
Переход от одной видеокарты к домашнему кластеру из двадцати NVIDIA DGX Spark оказался для энтузиаста не только вычислительным, но и инженерным экспериментом. Свою историю он рассказал в сообществе r/LocalLLaMA: публикация за сутки собрала более 800 положительных оценок.
По словам автора, первым серьёзным ограничением стали не программное обеспечение и не настройка моделей, а электрика в доме. «Первым узким местом оказались пробки» — так он описал путь от системы с одной RTX 3090 до полноценного кластера.
Около 2,5 ТБ памяти и пять киловатт нагрузки
Каждый NVIDIA DGX Spark построен на чипе GB10 Grace Blackwell и оснащён 128 ГБ единой памяти. В конфигурации из двадцати устройств суммарный объём достигает примерно 2,5 ТБ. Такой запас позволяет размещать несколько копий наиболее крупных открытых моделей в полном размере.
При этом вычислительная система предъявляет серьёзные требования к питанию. Один Spark комплектуется блоком на 240 Вт, а пиковое энергопотребление всего кластера оценивается примерно в пять киловатт. Именно эта нагрузка, судя по описанию проекта, стала практической границей для домашней инфраструктуры.
Финансовая сторона эксперимента выглядит не менее впечатляюще. При текущей розничной цене около 6950 долларов за один DGX Spark комплект из двадцати машин обошёлся примерно в 140 тысяч долларов. Это сопоставимо со стоимостью квартиры в не самом дорогом городе.
Реакция сообщества
Обсуждение проекта показало разницу между техническим интересом и бытовым восприятием такой сборки. Вместо подробного разбора сетевой топологии пользователи в первую очередь спросили автора, где растёт его «денежное дерево». Этот комментарий оказался самым популярным и набрал 935 оценок.
История также стала примером двух полюсов одного увлечения: в том же сообществе и примерно в то же время внимание привлёк противоположный по масштабу проект энтузиаста. Однако именно кластер из двадцати DGX Spark нагляднее всего показывает, с какими ограничениями сталкиваются домашние владельцы больших ИИ-систем: помимо памяти и производительности приходится учитывать стоимость оборудования и возможности электросети.
