Когда коробка с Dell DGX Spark GB10 наконец-то приехала, первая мысль была: "Ну и что с этим делать?" Серьезно. 64 ГБ памяти HBM3e, восемь ядер Grace CPU, 472 TOPS — цифры красивые, но как они работают в реальности? Ответ пришлось искать самому.
Робот, который учится на чужих ошибках
Первый проект — роботизированный манипулятор. Не тот, что собирает автомобили на заводе, а скромный настольный Reachy Mini. Задача простая (на первый взгляд): научить его аккуратно брать хрупкие предметы. Проблема в том, что данных для обучения — кот наплакал.
Здесь и пригодился DGX Spark. Взял предобученную модель из проекта "Создай своего офисного R2D2" и дообучил на своих данных. Результат? Манипулятор, который за 6 часов обучения научился брать яйцо, не раздавив его. Не идеально, но уже работает.
Медицинские данные: когда здоровье зависит не только от генов
Второй проект — анализ Social Determinants of Health (SDOH). Если по-простому: как условия жизни влияют на здоровье. Доход, образование, доступ к медицине, даже качество воздуха в районе. Данные — это 2 терабайта анонимизированных медицинских записей, демографической статистики и экологических отчетов.
| Фактор | Влияние на здоровье | Что анализировали |
|---|---|---|
| Доход | Доступ к качественному питанию, медицине | Корреляция с хроническими заболеваниями |
| Образование | Медицинская грамотность, профилактика | Частота плановых обследований |
| Экология | Качество воздуха, воды | Заболевания дыхательной системы |
Запустил анализ на DGX Spark. Ожидал, что будет долго. Ошибся. Обработка 2 ТБ данных заняла 14 часов. Для сравнения: на предыдущей системе (Ryzen AI 395) тот же объем обрабатывался бы около 3 суток. Разница ощутимая, особенно когда речь идет о медицинских исследованиях.
Важный нюанс: Dell DGX Spark GB10 — не волшебная палочка. Быстродействие зависит от оптимизации кода. Глупо загружать восьмиядерный Grace CPU задачами, которые отлично параллелятся на GPU. Пришлось переписывать часть скриптов под архитектуру системы.
Что получилось в итоге
Через 48 часов непрерывной работы:
- Роботизированный манипулятор научился аккуратно обращаться с хрупкими предметами. Точность — 89%. Для 6 часов обучения — неплохо.
- Модель анализа SDOH выявила три ключевых фактора риска в тестовой выборке. Один из них оказался совершенно неочевидным.
- Система не перегрелась и не зависла ни разу. Хотя вентиляторы работали на полную мощность последние 12 часов.
Самое интересное — сравнение с другими системами. В статье "DXG Spark vs Ryzen AI 395" разница в цене кажется существенной. Но когда время — критический фактор (а в медицине и робототехнике это почти всегда так), эти 700 долларов окупаются за пару проектов.
Не только мощность, но и головная боль
DGX Spark — не для новичков. Настройка заняла 6 часов. Драйверы, зависимости, библиотеки — все это нужно собирать вручную. Опыт из статьи "NVIDIA DGX Spark: реальный опыт использования" очень пригодился.
Еще один момент: память. 64 ГБ HBM3e — это много, но не бесконечно. При работе с большими модеями (например, GPT-OSS-120B из этого материала) приходится следить за потреблением. Один неосторожный batch — и система начинает свопиться.
Кому это нужно?
Dell DGX Spark GB10 — инструмент для тех, у кого:
- Есть реальные задачи, требующие серьезных вычислений. Не "поиграться с нейросетями", а обработать терабайты данных или обучить сложную модель.
- Время обработки критично. Если проект может ждать неделю — берите что-то попроще и дешевле.
- Опыт работы с Linux и настройкой железа. Иначе первые две недели уйдут на борьбу с драйверами.
Для сравнения: Tiiny AI Pocket Lab — отличное решение для мобильных и IoT-задач. Jetson Thor из этого обзора — для роботов, которые работают в реальном мире. DGX Spark — для стационарных исследовательских задач.
Что дальше?
Планов — громадье. Хочу попробовать запустить мультимодальную модель для анализа медицинских изображений вместе с текстовыми историями болезней. Потом — дообучить робота-манипулятора на новых типах объектов. Возможно, даже поэкспериментировать с генеративными моделями для синтеза тренировочных данных.
Но главный вывод после 48 часов с Dell DGX Spark GB10 прост: это не игрушка. Это рабочий инструмент, который требует уважительного отношения. Если правильно его настроить и дать адекватные задачи — результаты впечатляют. Если пытаться использовать как обычный ПК — разочаруетесь.
А еще он очень шумный. Серьезно, вентиляторы на полной скорости звучат как взлетающий истребитель. Дома такое не поставишь — соседи сбегутся. Но для лаборатории или офиса — то, что нужно.
