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NVIDIA DGX Spark — linked pair bundle — image 1 sur 1

Image du produit à titre d'illustration ; la configuration peut différer.

NVIDIA · Réf. NV-DGX-SPARK-PAIR

NVIDIA DGX Spark — linked pair bundle

Two DGX Spark systems plus the high-speed cable to link them — 256 GB unified memory across the pair.

estimation · HTVA
£11,199.00
£13,438.80 TVAC
Plus que 2 en stockestimation — prix final sur demande

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HTVA, au paiement du panier. Conditions

Systems2× NVIDIA DGX Spark
InterconnectConnectX-7 direct link (cable included)
Combined memory256 GB unified memory (2× 128 GB)

Votre configuration

estimation — prix final sur demande
£11,199.00
HTVA
TVA—
Total TVAC£13,438.80
Plus que 2 en stock1
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Choisissez le modèle et la quantification que vous comptez utiliser. Nous vous montrons s'il tient en mémoire, la place restante pour le contexte et le débit attendu. Les estimations reposent sur la bande passante mémoire et sont remplacées par nos propres mesures quand nous en avons.

Machine

Quantification

Tokens de contexte que vous utiliserez réellement16k
Ça tient
Llama 3.3 70B en Q4_K_M tourne sur le DGX Spark pair
Contexte 16k · 256 GB disponibles · estimation d'après la bande passante
Besoin
68 GB
Marge
+188 GB
Vitesse est.
3.8 tok/s · est.

Confortable. 188 GB de marge — de la place pour un contexte de 128k, un deuxième petit modèle ou un index RAG en mémoire. Comptez environ 3.8 tok/s en flux unique.

Machines qui font tourner cette configuration

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Poids 42.8 GB à 4.85 bits/paramètre · cache KV 5.0 GB à 16k (fp16, approximatif) · 20 GB réservés à l'OS et au runtime. La vitesse correspond au décodage en flux unique, limité par la mémoire ; le traitement du prompt et le batching se comportent différemment. Deux DGX Spark reliés : le modèle est réparti sur les deux, chaque token tourne donc toujours à la bande passante d'un seul Spark. Membres: £10,699 sur cette machine. Ou contactez un ingénieur sur WhatsApp au .

Two NVIDIA DGX Spark units with a direct ConnectX-7 interconnect cable, set up as a two-node cluster for working with larger models.