NVIDIA DGX Spark 슈퍼 AI 컴퓨터

제품의 핵심 설명

NVIDIA DGX Spark는 책상 위에 바로 올려놓을 수 있는 개인용 DGX 시스템 데스크톱 AI 슈퍼컴퓨터입니다. 크기는 Mac mini만 한 덩이(150mm × 150mm × 50.5mm, 1.2kg)이지만, NVIDIA의 최신 세대 Grace Blackwell 아키텍처의 모든 핵심 기능을 집약하여 개인 개발자, 연구원, 데이터 과학자들에게 "데이터 센터를 데스크톱으로 되돌리는" 경험을 제공합니다.

저희에게 연락하세요

제품 상세 정보

제품 기능 및 장점

NVIDIA DGX Spark 제품의 기능과 장점은 한 문장으로 요약할 수 있습니다. "데이터 센터 수준의 AI 컴퓨팅 성능"을 데스크톱의 작고 조용한 장치에 담아 개인과 소규모 팀이 마치 슈퍼컴퓨터를 사용하는 것처럼 대규모 모델을 개발, 디버깅 및 배포할 수 있도록 지원합니다. 1. 제품 기능 (어떤 용도로 활용할 수 있나요?) 로컬 대규모 모델 개발 및 추론 단일 머신에서 클라우드 GPU에 의존하지 않고 2천억 개 이상의 파라미터를 가진 대규모 언어 모델의 프로토타입 실행, 미세 조정 및 추론이 가능합니다. NVLink-C2C 연결을 통해 두 대의 장치로 Llama-3.1-405B와 같은 초거대 규모의 모델을 추론할 수 있습니다. 안전하고 규정을 준수하는 개인 AI 환경 병원, 금융 기관, 정부 기관 등 민감한 데이터를 클라우드에 업로드할 수 없는 환경에서 AI 연구 개발의 모든 과정을 로컬에서 완료할 수 있습니다. 교육, 연구 및 개인 실험 대학 강의, Kaggle 대회, 논문 복제 등에 활용 가능하며, 플러그 앤 플레이 방식으로 서버 구매 및 유지 관리 비용을 절감할 수 있습니다. PoC(개념 증명) 가속기는 기업의 소규모 팀이 알고리즘의 실현 가능성을 로컬에서 신속하게 검증하고, 검증을 통과하면 DGX 클라우드 또는 데이터 센터로 원활하게 마이그레이션하여 대규모 학습을 진행할 수 있도록 지원합니다. 데스크톱에서 클라우드로의 코드 변경은 전혀 필요하지 않습니다. 엣지 AI 및 로봇 개발은 NVIDIA GR00T N1 로봇 기반 모델 및 Cosmos Reason 세계 모델과 같은 차세대 AI 모델을 실행하여 로봇 프로토타입 또는 엣지 디바이스를 직접 구동할 수 있도록 합니다.

2. 핵심 장점 (선택해야 하는 이유) 크기별 특화 장점 1000 TOPS(FP4)/1 PFLOPS의 최고 성능으로 이전 세대 데이터 센터 GPU 서버 수준의 AI 컴퓨팅 성능을 제공합니다. 150 × 150 × 50.5 mm, 1.2 kg의 초소형 크기로 한 손으로 운반 가능하며, 170 W 표준 전원 공급으로 별도의 냉각 장치가 필요하지 않습니다. 128 GB LPDDR5X 대용량 통합 메모리는 통합 주소 지정 방식을 채택하여 CPU/GPU 메모리 공유를 통해 잦은 데이터 복사를 방지하고 대규모 모델의 효율성을 향상시킵니다. Ubuntu 22.04 DGX OS, PyTorch/TensorFlow, CUDA-X, NVIDIA NIM 등 완벽한 AI 스택이 사전 설치되어 있으며, 최적화된 드라이버, 컨테이너, 라이브러리를 제공합니다. ConnectX-7 200 GbE + NVLink-C2C를 통해 원활한 확장이 가능하며, 다중 머신 클러스터로 수평 확장이 가능합니다. 리팩토링 없이 동일한 코드를 DGX 클라우드로 원클릭 마이그레이션할 수 있습니다. 저소음 에너지 절약형 패시브 쿨링과 저소음 팬으로 소음이 35dB 미만이므로 연구실이나 사무실에서 장시간 사용 가능합니다. 3,000달러대의 합리적인 가격으로 기존 GPU 서버보다 훨씬 저렴하며, 로컬 운영으로 클라우드 GPU 임대 비용을 크게 절감할 수 있습니다. 기업 지원을 위해 NVIDIA AI Enterprise 구독을 선택하면 장기적인 기술 지원과 상용 배포 SLA를 충족하는 인증 드라이버가 포함됩니다. 간단히 말해, 기존에는 랙 하나와 수 킬로와트의 전력 소비, 그리고 운영팀이 필요했던 AI 컴퓨팅 성능을 이제 "사전 크기의 상자" 하나만으로 모든 개발자의 데스크톱에서 사용할 수 있습니다.

제품의 적용 분야

NVIDIA DGX Spark는 1 PFLOPS 수준의 연산 능력, 128GB의 통합 메모리, 170W의 전력 소비량을 갖춘 데스크톱급 AI 슈퍼컴퓨터이지만, 70억~2천억 개의 파라미터를 가진 대규모 모델을 로컬에서 독립적으로 실행할 수 있습니다. 따라서 클라우드나 데이터센터에만 배치할 수 있었던 대규모 AI 워크플로우를 "데스크톱/온프레미스/엣지" 환경으로 이전하는 데 특히 적합합니다.
아래는 산업 시나리오에 따라 직접 구현할 수 있는 대표적인 응용 분야입니다(★는 DGX Spark에 특히 적합한 "단일 머신에서 대규모 모델 실행"의 장점을 나타냅니다).
전기 및 공공시설
★ 스마트 그리드의 실시간 스케줄링
대규모 부하 예측 및 신규 에너지 생산량 예측 모델을 기반으로, 단일 머신에서 700억 개의 파라미터를 가진 시계열 예측 네트워크를 15분 간격으로 예측할 수 있어, 기존의 클라우드 기반 학습-엣지 추론 방식의 2계층 아키텍처를 대체할 수 있습니다.
현장 설치는 관제센터 당직실에서 이루어지며, 전력망의 안전 및 규정 준수를 위해 데이터는 인트라넷 외부로 전송될 수 없습니다.
★ 장비 수준의 예측 유지보수
무인 항공기/로봇의 검사 중 가시광선 및 적외선 이미지에서 결함을 식별하기 위해 대규모 시각적 모델을 사용하면 초당 2000개의 4K 이미지에 대한 추론을 로컬에서 수행하여 "비행과 판단을 동시에" 구현할 수 있습니다.
변압기 및 GIS와 같은 고전압 장비에 대한 진동 부분 방전 오일 크로마토그래피의 다중 모드 융합 분석을 수행하고 3~6개월 전에 고장 조기 경보를 제공합니다.
★ 전력망 및 비상 훈련의 디지털 트윈
1000개 노드 수준의 전력망 흐름 시뮬레이션과 강화 학습 모델을 실행하여 몇 분 만에 전송 전략을 생성할 수 있습니다. 관제실이나 비상 지휘 차량에서 극한 기상 시나리오를 신속하게 검토할 수 있습니다.
신에너지 및 에너지 저장
★ 풍력 및 태양광 발전량 초단기 예측
34B급 기상 관측 장비 34대를 한 대의 장비로 통합하여 레이더, 위성 구름 이미지, 풍향 라이다 데이터를 15분마다 업데이트함으로써 오차를 15~20% 줄였습니다.
★ 에너지 저장 EMS 로컬 전략 최적화
에너지 저장 스테이션 제어실에서 다목적 스케줄링 모델(수익 극대화, 배터리 수명 극대화, 수요 제어)을 로컬로 실행하고, 클라우드로 전송할 필요 없이 몇 초 만에 충전 및 방전 전략을 출력할 수 있습니다.
석유 및 가스
★ 지진 해석 및 사막 예측
Local 70 B 파라미터 생성 AI는 사전/사후 스택 탄성파 데이터를 기반으로 단층과 하천 사암층을 자동으로 해석하여 3차원 최적 탐사 지점 확률 볼륨을 생성합니다. 현장 해석 담당자는 이를 직접 상호 작용하고 수정할 수 있습니다.
★ 시추 및 완공 위험 예측
LSTM+Transformer 하이브리드 모델을 사용하여 시추 중 시추공 데이터(MWD/LWD)를 실시간으로 분석하면 유정 분출 및 시추 막힘 위험을 5~10분 전에 경고할 수 있으며, 단일 장비로 20Hz 수준의 실시간 추론이 가능합니다.
원자력 발전과 화력 발전
★ 보안 수준 AI 모니터링
원자력 발전소 제어실 내부 네트워크에서 300억 개 매개변수를 사용하는 시각-음향 융합 모델을 실행하고, CCTV 영상과 음향 센서 데이터를 실시간으로 분석하여 누출 및 비정상적인 장비 소음을 감지함으로써 원자력 발전 네트워크의 물리적 격리 요구 사항을 충족합니다.
★ 화력 발전소의 연소 최적화
심층 강화 학습 기반 연소 최적화 전략은 실시간 DCS 데이터(온도, 압력, 산소 함량)를 통합하고, 단일 장비에서 100ms 폐루프 제어를 통해 석탄 소비량을 1~2% 절감합니다. 이는 통합 에너지/마이크로그리드/산업 단지에 적용 가능합니다.
★ 캠퍼스 수준 에너지 라우터 브레인
마이크로그리드 제어실에 DGX Spark를 배포하고 500억 개 매개변수를 사용하는 다중 에너지 흐름 최적화 모델을 실행하여 태양광 발전, 에너지 저장 장치, 충전기 및 복합 냉난방 전력 공급 시스템을 실시간으로 연동하고 "전력망 부하 저장" 2단계 자율성을 구현합니다.
★ 온라인 탄소 배출권 회계 및 거래
이 지역 대규모 모델은 EMS, MES, ERP 등의 시스템 로그를 읽어 분 단위 탄소 배출량 보고서를 자동으로 생성하고, 데이터가 공원 외부로 유출되지 않고 지역 탄소 거래소 API에 직접 연결됩니다. 한 문장으로 요약하면 다음과 같습니다.
DGX Spark는 "클라우드/컴퓨터실에만 배치할 수 있는 대규모 모델"을 전력망 배전실, 변전소 당직실, 풍력 발전소 증압기, 에너지 저장 시설 제어실, 시추 플랫폼 사무실 등과 같은 생산 라인에 최초로 도입하여 "데이터는 현장에, 모델은 클라우드에" 두지 않는 방식을 실현함으로써 에너지 및 전력 산업에서 AI 도입의 진입 장벽과 규제 위험을 크게 낮췄습니다.

제품 작동 가이드

NVIDIA DGX Spark 제품 작동 가이드
(2025년 7월 이후 출시된 소매/창립자 에디션에 적용) 제품 개봉 및 초기 전원 켜기
구성품 목록: 본체, 170W 질화갈륨 전원 어댑터(다국어 플러그 포함), 1m USB-C-C 케이블, 1m 10GbE 이더넷 케이블, 빠른 시작 안내서, 보증서.
연결 단계
① 전원 어댑터를 본체 왼쪽의 USB-C PD 3.1 포트에 꽂으십시오.
② HDMI 2.1을 모니터에 연결하거나 USB-C-DP/HDMI 케이블을 사용하여 여러 화면을 연결하세요.
③ 유선 네트워크: RJ-45를 10GbE에 연결; 무선 네트워크: 전원을 켠 후 안내에 따라 Wi-Fi 7을 선택하십시오.
④ 상단 전원 버튼을 1초간 누르면 표시등이 흰색에서 파란색으로 바뀌면서 시작을 알립니다. 첫 부팅 시 DGX OS 데스크톱 화면으로 진입하는 데 약 90초가 소요됩니다.
시스템 및 계정 초기화
기본 시스템: Ubuntu 22.04 LTS + NVIDIA DGX OS 5.2 (커널 6.8 + CUDA 12.6). 첫 실행 마법사
① 언어 → ② 시간대 → ③ 로컬 관리자 계정(sudo 권한 포함) 생성 → ④ NVIDIA AI Enterprise(90일 평가판) 등록 여부를 선택합니다.
원격 SSH: 시스템에 openssh 서버가 사전 설치되어 있습니다. 첫 번째 네트워크 연결 후 실행하십시오.
sudo systemctl enable --now ssh
기본 포트