DGX Spark
Mini PC AI di NVIDIA pensato per sviluppatori AI. È basato su un chiplet: un die GPU Blackwell fuso a un die CPU MediaTek tramite NVLink. 1 È una delle macchine supportate da Dwarf Star. 2
Specifiche
- CPU ARM a 20 core, GPU Blackwell, fino a 128 GB di memoria unificata 1
- Prezzo: inizialmente atteso a $3.000, $4.000 al lancio, poi $4.600-4.700 1
- Banda memoria: circa 250 GB/s, contro i 600 GB/s del Mac di Sanfilippo e gli 800 GB/s di un M3 Ultra 2
- Consumo: fino a circa 140 W sotto carico, secondo Alex Ziskind 1
Versione consumer: RTX Spark
NVIDIA ha annunciato RTX Spark, secondo Alex Ziskind lo stesso chip del DGX Spark "riconfezionato" per il mercato consumer (laptop e desktop), con Windows on ARM al lancio. Due varianti: N1X (spec complete) e N1 (ridotta). Le indiscrezioni indicano un consumo di 45-80 W. Per Ziskind la scelta "Windows first" è sensata perché gamer e creativi vivono su Windows, e la carta vincente è CUDA. 1
Nella prima puntata di ZIP Salvatore Sanfilippo (antirez) definisce l'annuncio NVIDIA di schede con memoria unificata "un po' un bluff", una versione depotenziata dell'attuale DGX Spark, che già ha poca banda di memoria. 2
- Prestazioni: sulla carta la GPU (fino a 6.144 core, come il DGX Spark) somiglia a una RTX 5070 Ti, ma è una iGPU che condivide la memoria di sistema con una frazione dei watt. Dai suoi test sul DGX Spark Ziskind si aspetta prestazioni reali più vicine a una macchina AMD Strix Halo che a una 5070 Ti. 1
- Prezzo: la versione N1 potrebbe scendere a 8-10 core CPU. Le macchine GB10 (DGX Spark, Dell GB10) includono una doppia interfaccia ConnectX-7 da data center che da sola vale circa $1.500; le RTX Spark consumer avranno probabilmente un semplice Ethernet a 10 Gbit. 1
- Linux: chi vuole Linux subito ha già il DGX Spark, che gira su Linux e erediterà i chip successivi (Vera Rubin, Feynman). Secondo Ziskind portare Windows su ARM è il problema difficile, mentre Linux su ARM è sostanzialmente risolto: l'ecosistema ARM costruito per Windows sarà ereditato da Linux. 1
Macchine con lo stesso hardware
Manolo Remiddi usa una macchina da 128 GB con lo stesso hardware del DGX Spark, collegabile ad altre unità (fino a quattro, secondo lui). La giudica stabilissima ma limitata dalla velocità della RAM: con Qwen 3.6 35B (3B attivi) arriva a circa 70 tok/s, con il denso Qwen 27B a circa 10. Vedi Prefill e Decode. 3
Anche l'ASUS Ascent GX10 è basata sulla piattaforma GB10 con 128 GB di memoria unificata: vedi ASUS GX10 nella wiki homelab. 4
Uso in Dwarf Star
Salvatore Sanfilippo (antirez) riporta che la generazione di Dwarf Star sul DGX Spark, con DeepSeek V4 Flash quantizzato a 2 bit, era ferma a 15 token/s, troppo poco per un carico che dovrebbe essere limitato dalla banda di memoria. Con Claude Fable è salita a circa 17,5 token/s. Le prossime strade sono una verifica dei token abbastanza economica (prima ancora di MTP) e il grafo di inferenza CUDA, perché oggi i kernel vengono chiamati uno per uno. 5
Fonti e Riferimenti
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Fonte: RTX Spark Is Already Making People Mad (Alex Ziskind) ↗ ↩↩↩↩↩↩↩↩
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Fonte: GPT 5.6, Fable e i moscerini della frutta | Zip episodio 01 (Salvatore Sanfilippo) ↗ ↩↩↩
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Fonte: The Local AI Hardware Mistake Everyone Makes (Manolo Remiddi) ↗ ↩
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Fonte: Are Local Models Finally Good Enough? (Techno Tim) ↗ ↩
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Fonte: Se gli LLM fossero esoscheletri (Salvatore Sanfilippo) ↗ ↩