Подходит для ML, HPC-вычислений, рендеринга, 3D и аналитики.
ЦОД класса Tier 3 · Москва · доступность 99,982%.
Blackwell-суперкомпьютер с 1 петафлопсом AI-производительности и 128 ГБ единой памяти — без покупки, без обслуживания, без ожидания поставки.

Аренда
суперкомпьютера
NVIDIA DGX SPARK

от
45 000
руб/мес.
руб/мес.
НАС РЕКОМЕНДУЮТ
Что такое DGX Spark

Суперкомпьютер
NVIDIA

Первый суперкомпьютер, доступный индивидуальным разработчикам и небольшим организациям. Он позволяет работать с большими моделями — не сверхбыстро, но благодаря большому объёму памяти — полноценно и с минимальными финансовыми затратами.

1 петафлопс AI

Пятое поколение Tensor Cores с поддержкой FP4. Запуск моделей до 200B параметров в режиме инференса.

128 ГБ единой памяти

CPU и GPU делят единый пул памяти через NVLink-C2C. Никаких ограничений VRAM — модели 70B влезают в FP16.

Весь стек NVIDIA

CUDA, PyTorch, TensorFlow, NeMo, Triton — всё уже установлено и настроено. Стартуйте сразу.

DGX Spark — это то, что раньше требовало серверной стойки или облачной подписки на $30 000/мес, теперь доступно в аренду от 45 000 ₽/мес.

Сценарии использования

Для каких задач
подходит DGX Spark

Fine-tuning LLM

Дообучите Llama, Qwen, Mistral или любую open-source модель. 128 ГБ позволяют файнтюнить модели до 70B параметров локально.

Инференс и RAG

Запускайте AI-агенты и RAG-пайплайны без зависимости от OpenAI. Поддержка моделей до 200B в FP4-режиме.

Генерация изображений и видео

FLUX, Stable Diffusion и другие диффузионные модели работают на DGX Spark в 8× быстрее после обновления CES 2026.

HPC и аналитика данных

RAPIDS-ускорение для Apache Spark: GPU заменяет CPU в датафреймах, ML и графовой аналитике — без изменения кода.

Робототехника и CV

Нативная поддержка NVIDIA Isaac, Metropolis и Holoscan для edge-приложений, умных камер и автономных систем.

Прототипирование и R&D

Разрабатывайте на том же стеке, что используется в датацентрах NVIDIA — переход в облако без переписывания кода.

Когда DGX Spark — не лучший выбор

  • Обучение моделей с нуля на 100B+ параметрах — нужен кластер DGX H100/H200
  • Задачи, требующие >128 ГБ оперативной памяти на одном узле
  • Игровые GPU-нагрузки — здесь лучше RTX 4090/5090

Оптимальный выбор для всего остального

  • Файнтюнинг open-source LLM до 70B параметров
  • Инференс моделей до 200B в FP4
  • Продуктовый AI с изоляцией данных в РФ
Аренда vs покупка

Зачем арендовать,
если можно купить?

Прокрутите таблицу
Параметр Аренда у нас Покупка DGX Spark
Стоимость входа от 45 000 ₽/мес ~420 000 ₽ единовременно
Ожидание В день обращения 2–6 недель (дефицит)
Место размещения В ЦОД, не нужно Нужно оборудовать
Электричество Включено ~2 000 ₽/мес
Охлаждение Включено Требуется
Обновление железа Автоматически Ваши расходы
Налоги / амортизация Не ваша проблема Баланс компании
Отказоустойчивость Tier 3 ЦОД · 99,982% На вас

Аренда выгоднее покупки для задач до 18 месяцев непрерывного использования. А при дефиците устройств на рынке — это единственный способ начать работу сегодня.

Технические характеристики

Характеристики
NVIDIA DGX Spark

DGX Spark терминал и устройство
  • Суперчип NVIDIA GB10 Grace Blackwell
  • 1 петафлопс производительности FP4 AI
  • 128 ГБ согласованной унифицированной системной памяти LPDDR5x
  • Пропускная способность памяти 273 ГБ/с через NVLink-C2C
  • 20-ядерный Arm CPU (10× Cortex-X925 + 10× Cortex-A725)
  • Интеллектуальная сетевая карта ConnectX-7, 2× QSFP, до 200 Гбит/с
  • 4 ТБ NVMe M.2 с самошифрованием
  • Габариты 150×150×50,5 мм, потребление до 240 Вт
  • ОС DGX OS (Ubuntu 24.04 LTS) + полный NVIDIA AI-стек
Подать заявку
Поддерживаемые модели

Запускайте топовые
open-source модели сейчас

Прокрутите таблицу
Модель Параметры Режим Скорость
DeepSeek R1 / R270BFP16 инференс~15–20 tok/s
Meta Llama 3.370BFP16 инференс~15–20 tok/s
GPT-OSS 120B120BFP4 инференс~10–15 tok/s
Qwen 2.5235BFP4 + Eagle3~8–12 tok/s
Google Gemma 327BFP16 инференс~40+ tok/s
Mistral Large123BFP4 инференс~10 tok/s
FLUX 2—ГенерацияБыстро
Stable Diffusion 3.5—ГенерацияБыстро
Кластеризация

Нужно больше?
Объединяйте Spark в кластер

DGX Spark #1
128 ГБ памяти
ConnectX-7
200 Гбит/с
DGX Spark #2
128 ГБ памяти
= 256 ГБ суммарно · до 405B параметров (FP4)
Распределённый инференс в единой когерентной памяти

Единая система из двух узлов

Два DGX Spark, соединённых через ConnectX-7 с полосой 200 Гбит/с, работают как одна машина. Это позволяет запускать распределённый инференс моделей до 405 миллиардов параметров — недостижимый уровень для любого одиночного потребительского GPU.

Уточнить стоимость кластера
Сравнение с альтернативами

DGX Spark vs другие
варианты AI-инфраструктуры

Прокрутите таблицу
Параметр DGX Spark (аренда у нас) Облако H100 80GB RTX 5090 (сборка)
Стоимостьот 45 000 ₽/мес (~$500)$450–900/мес$3 000–5 000 + ожидание
АрхитектураВыделенный физический серверВиртуальная / shared-нодаЛокальный ПК
Память128 ГБ единая (CPU+GPU)80 ГБ HBM3 (только VRAM)32 ГБ GDDR7
Полоса памяти273 ГБ/с3 350 ГБ/с1 792 ГБ/с
Max модель без квантизацииLlama 70B в FP16~35B в FP16~13B в FP16
Max модель (инференс)200B (FP4)~70B (FP8/INT8)~20B (FP16)
Файнтюнинг 70B✓ Да (FP16)✓ Да✗ Не влезает
Кластеризация✓ До N узлов через ConnectX-7✓ Multi-GPU в облаке✗ Один узел
Данные✓ Изолированный сервер в РФ⚠ Уходят за рубеж✓ Локально
ГотовностьВ день обращенияМгновенноДефицит на рынке
Тарифы

Прозрачные тарифы
без скрытых платежей

Единый тариф
DGX Spark — Аренда

Выделенный физический сервер в вашем полном распоряжении. Без shared-ресурсов, без скрытых лимитов.

45 000 ₽  / месяц
  • Весь DGX Spark в вашем распоряжении 24/7
  • ЦОД Tier 3, Москва · uptime 99,982%
  • Выделенный сервер — не shared, не виртуализация
  • Доступ по SSH + браузерный JupyterLab
  • ConnectX-7 сеть до 200 Гбит/с
  • DGX OS + полный NVIDIA AI-стек
  • Поддержка через Telegram

Включено в стоимость

  • Электроэнергиявключена
  • Охлаждениевключено
  • Физическая безопасность ЦОДвключена
  • Базовая техподдержкавключена

Условия

  • Минимальный срок аренды1 месяц
  • Оплатапредоплата
  • Развёртывание (в наличии)в день обращения
  • Под заказ3–5 раб. дней
Подать заявку Max Задать вопрос в Max Телеграм Написать в телеграм
Как начать

Три шага до запуска

01

Оставьте заявку

В форме на сайте или в Telegram. Уточним задачи и подберём конфигурацию.

≈ 15 минут
02

Подписание и оплата

Договор, счёт, предоплата за первый месяц — всё можно сделать онлайн.

1 рабочий день
03

Получите доступ

SSH-ключи, IP-адрес, ссылка на JupyterLab. Сервер — ваш. Запускайте модели.

В тот же день
Инфраструктура и доверие

Инфраструктура
корпоративного уровня

ЦОД Tier 3 · Москва

Uptime 99,982%. Резервированное электропитание (N+1), прецизионное охлаждение, физическая охрана 24/7, видеонаблюдение.

Изолированный сервер

Выделенная машина — не виртуализация, не shared. Только вы имеете доступ. Модели и данные не видны другим арендаторам.

Скоростной интернет

ConnectX-7 с пропускной способностью до 200 Гбит/с. Данные загружаются и выгружаются быстро, без узких мест.

FAQ

Часто задаваемые
вопросы

Что такое DGX Spark и чем он отличается от обычного GPU-сервера?
DGX Spark — персональный AI-суперкомпьютер от NVIDIA на суперчипе GB10 Grace Blackwell. Его ключевое отличие — 128 ГБ единой памяти, которую CPU и GPU делят без копирования данных. Это позволяет запускать модели до 200B параметров, что невозможно ни на одном потребительском GPU (максимум 32–80 ГБ VRAM).
Могу ли я запустить DeepSeek / Llama / GPT-OSS на этом сервере?
Да. DGX Spark официально поддерживает DeepSeek R1/R2, Meta Llama 3.x (до 70B в FP16 и до 405B в кластере), GPT-OSS 120B, Qwen 2.5 235B, Google Gemma, FLUX и Stable Diffusion. Все модели совместимы через Ollama, SGLang или нативный стек NVIDIA NIM.
Что означает «запуск в день обращения»?
Если на момент вашей заявки есть свободный DGX Spark, мы настраиваем и передаём доступ в течение рабочего дня. Если нужная конфигурация отсутствует, подготовка занимает 3–5 рабочих дней — мы сообщим заранее.
Это выделенный сервер или виртуальная машина?
Выделенный физический сервер. Вы — единственный пользователь своего DGX Spark. Никакой виртуализации, никаких соседей, полные ресурсы машины только для вас.
Как я получу доступ к серверу?
По SSH (ключи выдаём при онбординге) и через браузерный JupyterLab. При желании настроим Tailscale для безопасного доступа из любой точки мира.
Можно ли арендовать два Spark и объединить их в кластер?
Да. Два DGX Spark, соединённых через ConnectX-7 (200 Гбит/с), образуют кластер с 256 ГБ суммарной памяти и поддержкой моделей до 405B параметров. Уточните при заявке — настроим за вас.
Какой минимальный срок аренды?
Один месяц. Оплата вперёд за каждый период.
Безопасны ли мои данные?
Да. Сервер физически изолирован, данные не покидают ЦОД без вашего ведома. ЦОД Tier 3 имеет сертифицированную физическую безопасность, видеонаблюдение и контроль доступа.
Могу ли я использовать свои Docker-образы и скрипты?
Полностью. DGX OS — это Ubuntu 24.04 LTS с Docker, CUDA и Kubernetes. Любой ваш контейнер или скрипт под Linux будет работать без изменений.
Шаг 01 → Запуск

До работающего DGX Spark — всего ничего

Расскажите, что планируете запускать. Подберём конфигурацию, подпишем документы и передадим SSH-доступ в день обращения.

  • 1
    Заявка 15 минут на согласование задачи
  • 2
    Договор и оплата 1 рабочий день, всё онлайн
  • 3
    Доступ к серверу SSH + JupyterLab в тот же день (при наличии конфигурации)
© Все права защищены, ООО «Братство кодеров»

ИНН:5018212950 / ОГРН:1225000116384
ОКВЭД: 62.01 - Разработка компьютерного программного обеспечения

Информация на сайте представлена для ознакомления и не является публичной офертой.