NVIDIA DGX Spark de 64 GB: desarrollo e IA en local para todos

El lanzamiento de NVIDIA DGX Spark fue todo un éxito, pero es cierto que echábamos de menos contar con más opciones a nivel de configuración de memoria. No es un tema baladí, este equipo llegó al mercado con 128 GB de memoria unificada, una configuración ideal para desarrolladores, creadores y profesionales exigentes que necesiten trabajar con modelos de IA grandes sin problemas de rendimiento, pero quedaba fuera del alcance de perfiles más modestos, y de usuarios entusiastas que adoran el «cacharreo».

NVIDIA se ha dado cuenta de esta realidad, y ha respondido con el lanzamiento de una versión de DGX Spark configurada con 64 GB de memoria unificada con la que apuntan directamente a esos profesionales, creadores y usuarios entusiastas que no podía permitirse la versión con 128 GB de memoria, pero que estaban deseando poder echarle el guante a este mini PC diseñado para la IA del presente, y del futuro.

Este nuevo modelo mantiene todas las claves que hicieron tan popular al NVIDIA DGX Spark original, y es capaz de mover agentes de IA a nivel local. Esto significa que, con este equipo, podremos disfrutar de la IA agentiva de forma privada y segura, sin depender de la nube. Si en algún momento necesitamos más rendimiento lo tendremos muy fácil para escalar añadiendo un segundo NVIDIA DGX Spark.

NVIDIA DGX Spark de 64 GB: claves más importantes

Este equipo une la potencia y capacidad de cómputo de Blackwell con las ventajas de la memoria unificada, redes NVIDIA ConnectX-7 y una pila de software de IA acelerada por NVIDIA CUDA en un único sistema. Es una plataforma de IA local completa para agentes, inferencia, ajuste fino («fine-tuning»), ciencia de datos y desarrollo en el borde («edge»).

Esta supercomputadora de IA personal y compacta ofrece un entorno para experimentar con modelos y datos propios, sin necesidad de recurrir a una instancia en la nube para cada tarea, con todas las ventajas que ello implica a nivel de privacidad y de seguridad, algo que puede ser fundamental para afrontar ciertos proyectos, e incluso para la viabilidad de los mismos.

La nueva configuración de 64 GB, disponible exclusivamente a través de socios OEM (como ASUS, GIGABYTE y otros), se presenta como una alternativa más asequible que mantiene el superchip GB10 Grace Blackwell, el sistema operativo DGX OS y la pila completa de software de IA de NVIDIA, al igual que el modelo de 128 GB. Con esta versión no tienes que renunciar a nada, y a nivel de rendimiento seguirás disfrutando de una experiencia sublime, ya que soporta modelos de hasta 100.000 millones de parámetros y las aplicaciones basadas en agentes que los utilizan.

Este modelo también es muy fácil de escalar si necesitamos más potencia en un futuro. Por ejemplo, si escalamos dos unidades de 64 GB no solo duplicamos la memoria, también mejoramos notablemente el rendimiento. En la prueba Qwen 3.8 27B de NVIDIA, dos sistemas de 64 GB ofrecieron una mejora de rendimiento de hasta un 70 % comparado con el rendimiento del modelo de de 128 GB, y con margen para seguir escalando según lo requieran las cargas de trabajo.

Las bibliotecas NVIDIA CUDA, los marcos de trabajo («frameworks») de inferencia y las herramientas para desarrolladores vienen preconfigurados, por lo que los desarrolladores pueden ejecutar agentes potentes desde el primer día sin tener que configurar el entorno desde cero. Esto también representa un valor muy importante, y simplifica la experiencia de uso.

Escalabilidad con NVIDIA Sync Cluster Assistant

Con DGX Spark los desarrolladores pueden iniciar sus proyectos con la memoria que necesitan hoy y construir, sobre este equipo, una plataforma diseñada para escalar sin problemas a base de clústeres multinodo para cargas de trabajo mayores a medida que sus flujos de trabajo («pipelines») crecen.

Cada DGX Spark incluye de serie una tarjeta de red (NIC) NVIDIA ConnectX-7 integrada. Además, dos unidades pueden conectarse directamente mediante un cable QSFP, combinando su memoria para alcanzar los 128 GB y ampliando la compatibilidad con modelos de hasta 200.000 millones de parámetros, disfrutando también del doble de ancho de banda de memoria y de hasta un 70% más de rendimiento.

La aplicación NVIDIA Sync configura este clúster multinodo de forma rápida y sencilla. La función de asistente de clúster detecta las unidades conectadas, valida la configuración de los dispositivos y configura la red ConnectX-7, permitiendo así que los desarrolladores puedan centrarse en su trabajo en lugar de perder el tiempo con cosas de la infraestructura.

Todos los nodos ejecutan la misma pila de software de NVIDIA, por lo que no es necesario reconfigurar nada al pasar de una unidad a dos.

A finales de este mes llegará NVIDIA Sync Model Launcher, que simplifica la ejecución de IA local hasta tal punto que solo tendremos que hacer unos pocos clics para completar el proceso de sincronización. Los desarrolladores podrán descargar y ejecutar Qwen3.8-27B en un único DGX Spark o en un clúster; NVIDIA Sync configurará el modelo para que se ejecute en los dispositivos conectados y lo hará accesible desde su portátil. También configurará OpenCode para utilizar el modelo, permitiendo a los desarrolladores empezar a programar directamente desde el navegador.

Casos de uso para desarrolladores con DGX Spark

La nueva configuración de 64 GB de DGX Spark ofrece muchas posibilidades. Por ejemplo, podremos trabajar con modelos de hasta 80.000 millones de parámetros ejecutándose de forma local, lo que convierte a este modelo en una opción muy interesante para un amplio grupo de profesionales y de usuarios entusiastas.

A continuación os dejo un resumen con algunos casos prácticos de cosas que podemos hacer con este superordenador compacto de NVIDIA:

• Ejecutar un agente de IA de forma ininterrumpida: podemos mantener un agente de programación o de investigación en ejecución en DGX Spark, listo para revisar código, analizar documentos o realizar tareas de varios pasos mientras trabajamos. Un clúster proporciona capacidad adicional para modelos más grandes, ventanas de contexto más amplias o múltiples agentes trabajando simultáneamente.
• Potenciar aplicaciones de IA desde nuestro PC habitual: podemos ejecutar un modelo de lenguaje o de generación de imágenes en DGX Spark mientras utilizamosnuestro agente o aplicación creativa en nuestro portátil o equipo de escritorio. Spark se encarga de la inferencia del modelo, liberando así a nuestro PC para otras tareas. También podremos conectar varias unidades Spark cuando el modelo o la carga de trabajo requieran mayor capacidad.
• Escalar a medida que aumenta la carga de trabajo: cuando una tarea supera la capacidad de una sola unidad —ya sea por la ejecución de un modelo más grande, una ventana de contexto más amplia o solicitudes simultáneas de agentes—, dos sistemas DGX Spark de 64 GB conectados a través de una red de 200 GbE mediante NVIDIA Sync Cluster Assistant combinan su memoria para alcanzar un total de 128 GB. El mismo flujo de trabajo que se ejecutaba en una unidad escala a dos sin necesidad de reconfigurar el entorno de software.

Disponibilidad y precio

La versión de 64 GB de NVIDIA DGX Spark estará disponible a partir del 23 de octubre a través de Acer, ASUS, Dell, Gigabyte, HP y MSI con un precio de 4.999 dólares, cifra que debería convertirse en 4.999 euros. Mas información en la web oficial de NVIDIA.