CUDA代替大容量 · 公式製品規格 · 2026-09-06 更新

大きなモデルを1ノードに収めるためのデバイスです。ゲーミングGPUの速度とは異なる選択です。

NVIDIA DGX Spark 128GB ローカル LLM選定基準

大規模ユニファイドメモリとNVIDIA開発環境が必要で、単一GPUの最高速度よりもモデルのロードを優先する場合に適します。

主要仕様

128GBという数字だけを見てRTX 5090よりも速いと判断するのは誤りで、単一リクエスト速度とメモリ容量を分けて見なければなりません。

作業	判断	理由
大規模LLM	快適	128GBクラスのメモリ容量を単一ノードで受け入れる点が強みです。
サービス開発	適切	NVIDIA ランタイムおよびサーバーツールは使いやすいです。
画像生成	条件付き	可能ですが、同額の予算におけるGeForceの速度と比較が必要です。

大規模ロードは強くても、メモリ帯域幅の制約により、小型モデルの単一リクエスト速度は高性能GeForceよりも低い場合があります。

大型モデルとCUDAが同時に必要になる場合にのみ、その費用を支払う必要があります。32GB以内の生成速度だけが必要なら、RTX 5090が適しています。

モデル	必要なメモリ	トークン生成	最初のトークン	プリフィル
Gemma 4 12B llama.cpp · Q4_K_M	8GB	27.8 ~ 30.9 tok/s	3.8 ~ 5.1秒	802 ~ 1,084 tok/s
Qwen3.8-Flash-Next llama.cpp · Q4_K_M	107.13GB	16.7 ~ 23.4 tok/s	3.1 ~ 4.2秒	987 ~ 1,335 tok/s

単一ユーザーでの予想範囲であり、ランタイムや冷却、量子化ファイルによって異なる可能性があります。

Gemma 4 12B、Qwen3.8-Flash-Nextなどを4K入力とデバイス別推奨フォーマットで比較できます。モデルおよびコンテキスト長によって必要なメモリは異なります。

継続的な負荷基準では約190Wで、実際の範囲は160–233Wと予想されます。

公式ハードウェア仕様および検証済みベンチマーキング範囲に基づき、計算機に合わせて補正した予想範囲です。ランタイム、冷却、量子化ファイルおよび文脈長によって変化する可能性があります。

単一GPU速度： RTX 5090 32GB — 単体GPUでの生成速度と32GB VRAMを優先し、高い消費電力と導入費用を受け入れられる場合に向いています。
静かな大容量： Studio M4 Max 128GB —シングル・ワンダセットで70Bクラスおよび高精度モデルまで幅広く比較できるように設計されています。
低い構築コスト： Ryzen AI Max+ 395 128GB — 高い性能をもつ統合メモリを安価で取得でき、実行時設定を直接操作できる場合、魅力的です。