NVIDIA resmi memperluas platform personal AI supercomputer DGX Spark dengan konfigurasi baru berkapasitas 64 GB unified memory. Sistem tersebut akan tersedia melalui Acer, ASUS, Dell, Gigabyte, HP, dan MSI mulai 23 Oktober 2026 dengan harga awal US$4.999.
Meski kapasitas memory turun menjadi setengah dari model 128 GB, DGX Spark 64 GB tetap menggunakan GB10 Grace Blackwell Superchip, DGX OS, NVIDIA ConnectX-7, serta NVIDIA AI software stack yang sama.
Satu unit mampu menjalankan AI model hingga 100 miliar parameter secara lokal. Dua sistem 64 GB juga dapat dihubungkan menjadi cluster untuk menghasilkan total 128 GB memory dan menjalankan model hingga 200 miliar parameter.
DGX Spark 64 GB Tetap Gunakan Grace Blackwell
DGX Spark menggabungkan NVIDIA Grace Blackwell compute, unified memory, ConnectX-7 networking, dan CUDA-accelerated AI software stack dalam sebuah desktop AI system.
NVIDIA mempertahankan fondasi hardware tersebut pada konfigurasi 64 GB.
Artinya, model baru masih menggunakan GB10 Grace Blackwell Superchip yang sama dengan varian 128 GB, tetapi dengan kapasitas unified memory lebih rendah.
Konfigurasi tersebut ditujukan sebagai titik masuk yang lebih terjangkau untuk developer, researcher, dan AI enthusiast yang ingin menjalankan AI secara lokal.
NVIDIA memosisikan DGX Spark sebagai platform untuk agentic AI, inference, fine-tuning, data science, serta edge development.
Jalankan AI Model hingga 100B Parameter
Dengan 64 GB unified memory, satu DGX Spark dapat menjalankan model hingga sekitar 100B parameter sepenuhnya pada perangkat.
Kemampuan tersebut memungkinkan developer bereksperimen dengan large language model dan agentic application tanpa harus menggunakan cloud instance untuk setiap workload.
Data dan model dapat diproses secara lokal, memberikan pengguna kontrol lebih besar terhadap development environment serta lokasi pemrosesan data.
NVIDIA juga menargetkan penggunaan sistem untuk AI agent yang berjalan secara terus-menerus.
Developer, misalnya, dapat menjalankan coding atau research agent yang tetap aktif untuk melakukan code review, menganalisis dokumen, maupun menjalankan multistep task.
Dua DGX Spark Bisa Digabung Menjadi 128 GB
Ketika kapasitas satu sistem tidak lagi mencukupi, dua unit DGX Spark 64 GB dapat digabungkan menjadi sebuah cluster.
Setiap sistem sudah dilengkapi NVIDIA ConnectX-7 NIC.
Dua unit dapat dihubungkan secara langsung menggunakan QSFP cable melalui jaringan hingga 200 GbE.
Konfigurasi tersebut menggabungkan kapasitas memory menjadi 128 GB, sekaligus menggandakan memory bandwidth yang tersedia untuk distributed workload.
NVIDIA menyebut konfigurasi dua node dapat mendukung AI model hingga sekitar 200 miliar parameter.
Dengan demikian, developer dapat memulai dari satu sistem 64 GB dan menambahkan unit kedua ketika ukuran model atau kebutuhan komputasi meningkat.
Performa Cluster Naik hingga 1,7 Kali
Menambahkan unit kedua tidak hanya meningkatkan kapasitas memory.
Dalam pengujian NVIDIA menggunakan Qwen3.8 27B, dua sistem DGX Spark 64 GB yang di-cluster menghasilkan performa hingga 1,7 kali lebih tinggi dibandingkan satu unit.
Angka tersebut merupakan hasil pengujian NVIDIA pada workload tertentu sehingga peningkatan aktual dapat berbeda berdasarkan model, framework, dan karakteristik workload.
Cluster juga memberikan ruang lebih besar untuk longer context window maupun menjalankan beberapa AI agent secara bersamaan.
Dengan fabric 200 GbE, kedua sistem dapat berkomunikasi melalui ConnectX-7 tanpa harus menggunakan infrastructure network eksternal yang kompleks.
NVIDIA Sync Cluster Assistant Permudah Konfigurasi
NVIDIA menyediakan Sync Cluster Assistant untuk menyederhanakan proses membangun multi-node DGX Spark.
Ketika dua unit dihubungkan, software tersebut dapat mendeteksi sistem yang tersedia, memvalidasi konfigurasi perangkat, serta menyiapkan jaringan ConnectX-7.
Setiap node menjalankan NVIDIA software stack yang sama.
Karena itu, developer tidak perlu membangun ulang software environment ketika beralih dari satu sistem menjadi dua node.
NVIDIA memosisikan pendekatan tersebut sebagai cara untuk membuat scaling local AI lebih mudah dibandingkan menyiapkan distributed computing environment secara manual.
NVIDIA Sync Model Launcher Hadir Akhir Oktober
NVIDIA juga menyiapkan Sync Model Launcher yang dijadwalkan tersedia pada akhir Oktober 2026.
Tool tersebut dirancang untuk menyederhanakan proses download dan menjalankan AI model pada satu DGX Spark maupun cluster.
Salah satu contoh yang diberikan NVIDIA adalah Qwen3.8 27B.
Developer dapat mengunduh dan menjalankan model tersebut, sementara NVIDIA Sync menangani konfigurasi agar workload dapat berjalan pada perangkat yang terhubung.
Model kemudian dapat diakses dari laptop pengguna.
Model Launcher juga akan menyiapkan OpenCode agar developer dapat menggunakan model lokal untuk coding langsung melalui browser.
Mendukung Ollama, vLLM hingga PyTorch
DGX Spark dikirim dengan software environment yang telah disiapkan untuk AI development.
Platform mendukung NVIDIA Agent Toolkit, CUDA-X AI libraries, Nemotron open models, serta berbagai runtime dan framework populer.
Di antaranya adalah Ollama, vLLM, dan PyTorch dengan CUDA.
NVIDIA juga menyebut llama.cpp dan LM Studio sebagai inference framework yang dapat digunakan pada DGX Spark.
Kombinasi hardware dan software tersebut dirancang agar developer dapat mulai menjalankan model dalam waktu relatif singkat setelah sistem dinyalakan.
Blender juga menjadi salah satu aplikasi creator besar yang akan mendukung platform ini, dengan prebuilt installer yang dijadwalkan tersedia kemudian.
Bisa Menjadi AI Server untuk PC Utama
Salah satu skenario penggunaan DGX Spark adalah menjadikannya dedicated AI compute system untuk laptop atau desktop yang digunakan sehari-hari.
Language model maupun image-generation model dapat berjalan pada DGX Spark, sementara aplikasi atau AI agent diakses dari PC lain.
Dengan pendekatan tersebut, proses inference yang berat ditangani oleh DGX Spark sehingga resource pada PC utama tetap tersedia untuk workload lainnya.
Konsep tersebut memungkinkan desktop AI system berfungsi seperti private AI appliance dalam jaringan lokal.
Developer juga dapat menjalankan model secara terus-menerus tanpa harus menggunakan workstation utama untuk seluruh proses inference.
Dirancang untuk Agentic AI
NVIDIA memberikan beberapa contoh penggunaan DGX Spark 64 GB untuk agentic AI.
Sistem dapat menjalankan coding agent atau research agent selama 24 jam untuk memproses code, dokumen, dan multistep workflow.
Jika workload membutuhkan model lebih besar, longer context, atau beberapa agent secara bersamaan, unit kedua dapat ditambahkan.
NVIDIA juga menyediakan atau menyiapkan berbagai playbook untuk DGX Spark, termasuk penggunaan vLLM, menjalankan local LLM, dan distributed workload menggunakan beberapa sistem.
Pendekatan ini mencerminkan pergeseran penggunaan local AI dari sekadar eksperimen model menuju agent yang dapat terus tersedia sebagai bagian dari workflow developer.
DGX Spark 64 GB Mulai US$4.999
NVIDIA DGX Spark 64 GB akan tersedia mulai Jumat, 23 Oktober 2026, dengan harga mulai US$4.999.
Berbeda dari konfigurasi DGX Spark sebelumnya, versi 64 GB tersedia secara eksklusif melalui manufacturer partner.
Partner yang diumumkan NVIDIA meliputi Acer, ASUS, Dell, Gigabyte, HP, dan MSI.
Beberapa produsen sudah mulai mengumumkan sistem berbasis konfigurasi baru tersebut, termasuk Gigabyte AI TOP ATOM 64 GB dan MSI EdgeXpert 64 GB.
Dengan GB10 Grace Blackwell Superchip, 64 GB unified memory, ConnectX-7 200 GbE, DGX OS, serta CUDA-accelerated AI software stack, konfigurasi baru memberikan opsi yang lebih rendah dari varian 128 GB bagi pengguna yang ingin membangun local AI environment.
Kemampuan menggabungkan dua unit menjadi 128 GB juga memberikan jalur upgrade ketika kebutuhan model dan workload berkembang tanpa harus mengubah platform software yang digunakan.
Sumber: NVIDIA
