📰 DGX Spark가 공식 출시되면서 AI 연구·개발 현장에 작지만 강력한 변화가 찾아왔습니다.
이미지 출처: Reddit 캡처
1️⃣ DGX Spark는 엔비디아가 처음 선보인 초소형 AI 워크스테이션입니다. 스마트폰보다 작은 폼팩터에 최신 GB10 GPU를 두 개 장착해 최대 240W 전력을 소화하도록 설계됐습니다.
2️⃣ 외관은 알루미늄 히트싱크와 단일 팬 구조로 구성돼, 데스크톱 공간을 15cm2 이내로 유지했습니다. 기존 DGX Station 대비 체적이 1/8 수준이라 이동·배치가 자유롭습니다.
3️⃣ 사양은 FP8 550TFLOPS, FP16 275TFLOPS를 지원하며, 128GB HBM3e 메모리 대역폭을 제공합니다. PCIe 5.0 슬롯과 40Gbps USB4 포트도 탑재해 확장성이 뛰어납니다.
“랩 하나에 두 대만 놓아도 1.1PFLOPS 이상을 확보할 수 있습니다.” – KAIST AIX 센터 연구원 인터뷰
4️⃣ 주요 타깃은 파인튜닝·벤치마킹·엣지 추론입니다. 실제 엔비디아는 70억 파라미터 LLM을 3시간 내 파인튜닝한 데모를 공개했습니다.
5️⃣ 가격은 4,000달러(미국, 파운더스 에디션 기준)로 발표됐으며, 국내 출시는 2025년 1분기로 예정됐습니다. 초기 물량은 한정되어 사전예약이 필수라는 설명입니다.
6️⃣ 특히 ConnectX-8 200Gbps 케이블 두 가닥만으로 2대 클러스터를 구성할 수 있다는 점이 화제입니다. 레딧 커뮤니티에서는 “Inference 보다 학습 성능이 더 좋다“는 경험담이 공유되고 있습니다.
7️⃣ 그러나 초기 사용자들은 펌웨어 업데이트 후 부팅 불가, 100W로 제한되는 쓰로틀링 이슈를 보고했습니다. 엔비디아 포럼에는 하루 만에 30건 이상 문의가 올라왔습니다.
8️⃣ 엔비디아는 “쿨러 프로파일 조정“과 신규 드라이버(580.95.05)를 배포해 문제를 해결 중이라고 밝혔습니다. SSH 접속 후 gdm3 재설치로 복구했다는 사례도 확인됐습니다.
이미지 출처: NVIDIA Developer Forum
9️⃣ GB10 아키텍처는 Blackwell 기반으로, 1칩당 22B 트랜지스터, NVENC/NVDEC 3세대를 통합했습니다. 실시간 Ray Tracing 성능도 맥북 M4 MAX보다 35% 높게 측정됐습니다.
🔟 경쟁 제품인 애플 Mac Studio(M4 MAX)·AMD Instinct MI325 Flex와 비교하면, DGX Spark는 전력당 성능(AP)에서 우위를 보입니다. 다만 소음 48dB 수준이 아쉽다는 평가입니다.
11️⃣ 교육·연구기관은 NVIDIA AI Workbench를 활용해 수백 대의 Spark를 원격 관리할 수 있습니다. 엔비디아는 2025년 말까지 50개 대학에 무상 임대를 지원한다고 밝혔습니다.
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“DGX Spark 덕분에 의료影響 분석 모델 재현 시간을 60% 단축했습니다.” – 연세대 세브란스병원 AI랩
13️⃣ 구매 팁으로는 발열 제어를 위한 수직 거치와 90W GaN PD 어댑터를 권장합니다. 또한 Ubuntu 24.04 LTS 초기 설정 시 APT 자동업데이트를 해제해야 오류를 방지할 수 있습니다.
14️⃣ AS·보증은 3년 제한 보증이며, 국내 총판은 라이센스 + 1년 현장 교체 패키지를 제공합니다. 클러스터링 케이블은 별도 구매가 필요합니다.
15️⃣ 결론적으로 DGX Spark는 ‘작은 슈퍼컴퓨터’라는 별명에 걸맞은 가능성을 증명했습니다. 초기 결함 이슈가 완전히 해결된다면, 한국 AI 생태계의 표준 데스크톱 장비로 자리 잡을 전망입니다. 😊
