DGX Spark vs 2× RTX 3090: что выбрать для LLM
NVIDIA DGX Spark 128 ГБ · Рабочая станция с 2× RTX 3090
Две карты дают 48 ГБ и память в 3,4 раза быстрее — это модели до 32B; gpt-oss-120b, 70B в 8 битах и MoE на 80B+ помещаются только в Spark.
Без НДС · 1 узел на месяц, сразу в корзину · Подробнее о сервере
Две RTX 3090 — известная сборка для локальных LLM: 48 ГБ видеопамяти на двоих, и каждая карта читает свою память в 3,4 раза быстрее, чем DGX Spark. Скорость генерации упирается как раз в чтение памяти, так что на моделях, которые помещаются в эти 48 ГБ, у сборки потолок выше. Spark берёт объёмом — около 108 ГБ под одну модель без деления между картами — и потреблением: до 240 Вт на всё устройство против 700 Вт только у двух карт.
Характеристики
Открыть в сравненииОтличия подсвечены. «Под модель» — сколько памяти остаётся под веса и контекст за вычетом системы или лимита видеопамяти.
Какие модели влезают
Расчёт под свою модельИз 32 моделей каталога в две RTX 3090 при типовых настройках помещаются 11, в Spark — 22. Только Spark вмещает 11 моделей, самые крупные из них — Qwen3-Coder-Next 80B-A3B, Qwen3-Next 80B-A3B, Mixtral 8x22B. Llama 3.3 70B в 4 битах в 48 ГБ войдёт, но контекст придётся ограничить; в Spark её запускают в 8 битах. Если тесно и одному Spark, два узла через ConnectX-7 вмещают 26 моделей.
Типовой квант и контекст каждой модели, одно устройство: под модель 108 и 48 ГБ.
Только в DGX Spark
- Qwen3-Coder-Next 80B-A3B ≈ 93,5 ГБ
- Qwen3-Next 80B-A3B ≈ 92,8 ГБ
- Mixtral 8x22B ≈ 91,6 ГБ
- DeepSeek-R1-Distill-Llama 70B ≈ 83,1 ГБ
- Llama 3.3 70B ≈ 83,1 ГБ
- gpt-oss-120b ≈ 73,7 ГБ
- Mistral Large 123B ≈ 73,4 ГБ
- Llama 4 Scout 109B-A17B ≈ 68,4 ГБ
- GLM-4.5-Air 106B-A12B ≈ 67,4 ГБ
- Llama Nemotron Super 49B ≈ 65,9 ГБ
- Mistral Small 24B ≈ 60,3 ГБ
Когда выбрать DGX Spark
- Нужны модели больше 40 ГБ: gpt-oss-120b, 70B в 8 битах, MoE на 80–120 млрд параметров.
- Не хочется собирать и обслуживать станцию на двух трёхслотовых картах: плата с двумя слотами PCIe, мощный блок питания, охлаждение.
- Нужны современные форматы: FP8 и FP4 на тензорных ядрах Blackwell, которых у Ampere нет.
- Сервер в дата-центре нужен на месяц-другой: аренда — 49 990 ₽ в месяц.
Когда выбрать 2× RTX 3090
- Модели до 32B в 4–8 битах, где важна скорость ответа одному пользователю.
- Карты уже есть или вы собираете станцию сами и готовы её обслуживать.
- Кроме LLM нужны игры, рендер или генерация изображений на той же машине.
Стоимость: аренда или покупка
Посчитать в калькулятореЦену покупки сборки мы не приводим: RTX 3090 вышли в 2020 году по $1 499 за Founders Edition, и сейчас цена зависит от продавца и состояния карт, а к ним нужны плата с двумя слотами PCIe, блок питания и корпус. Для сравнения: Spark в аренде — 49 990 ₽ в месяц, в покупке — от 699 000 ₽, и при перепродаже за 60 % и электричестве 1 500 ₽ в месяц покупка окупается против аренды через 6 месяцев. Учтите и счёт за электричество: две карты под нагрузкой берут до 700 Вт, Spark целиком — до 240 Вт.
Вопросы
Что быстрее для LLM: две RTX 3090 или DGX Spark?
Память каждой RTX 3090 работает на 936 ГБ/с, у Spark — на 273 ГБ/с, поэтому на моделях до 48 ГБ потолок скорости генерации выше у сборки. Замеров обеих систем одной методикой мы не нашли и чисел не приводим. Модели крупнее 48 ГБ в карты не помещаются без выгрузки в оперативную память, и там сравнение уже не в их пользу.
Нужен ли NVLink для двух RTX 3090?
Нет: llama.cpp, vLLM и другие движки делят модель между картами и по PCIe. Мостик NVLink у RTX 3090 есть и ускоряет обмен между картами, но памяти не добавляет — каждая по-прежнему работает со своими 24 ГБ.
Влезет ли Llama 3.3 70B в 48 ГБ?
В 4 битах — впритык: весам и кэшу на 8 тысяч токенов нужно около 43 ГБ, так что на длинный контекст места почти нет. В 8 битах — нет, ей нужно больше 80 ГБ. В Spark она помещается и в 8 битах.
Сколько потребляет сборка на двух RTX 3090?
По спецификации NVIDIA каждая карта берёт до 350 Вт, то есть 700 Вт на две, плюс процессор и остальная платформа; уже для системы с одной картой NVIDIA рекомендует блок питания от 750 Вт. Spark потребляет до 240 Вт целиком, а в аренде электричество и охлаждение берёт на себя дата-центр.
Другие сравнения
Все аналоги DGX Spark- DGX Spark vs Ryzen AI Max+ 395: что выбрать для LLM128 и 128 ГБ · 273 и 256 ГБ/с
- DGX Spark vs Mac Studio M3 Ultra: что выбрать для LLM128 и 256 ГБ · 273 и 819 ГБ/с
- DGX Spark vs Mac Studio M5 Max: что выбрать для LLM128 и 128 ГБ · 273 и 614 ГБ/с
- DGX Spark vs Mac Studio M5 Ultra: что выбрать для LLM128 и 256 ГБ · 273 и 1 200 ГБ/с
- DGX Spark vs ASUS Ascent GX10: в чём разница128 и 128 ГБ · 273 и 273 ГБ/с
- DGX Spark vs MSI EdgeXpert: в чём разница128 и 128 ГБ · 273 и 273 ГБ/с
- DGX Spark vs xFusion FusionXpark: в чём разница128 и 128 ГБ · 273 и 273 ГБ/с
- DGX Spark vs RTX 5090: бенчмарк и выбор для LLM128 и 32 ГБ · 273 и 1 792 ГБ/с
- DGX Spark vs RTX PRO 6000 Blackwell: что выбрать для LLM128 и 96 ГБ · 273 и 1 792 ГБ/с
- DGX Spark vs Jetson AGX Thor: в чём разница для LLM128 и 128 ГБ · 273 и 273 ГБ/с
- DGX Spark vs H100: что выбрать для LLM128 и 80 ГБ · 273 и 3 350 ГБ/с
- DGX Spark 128 ГБ vs 64 ГБ: какую версию выбрать128 и 64 ГБ · 273 и 273 ГБ/с
- MSI EdgeXpert vs ASUS Ascent GX10: что выбрать128 и 128 ГБ · 273 и 273 ГБ/с
- xFusion FusionXpark vs ASUS Ascent GX10: что выбрать128 и 128 ГБ · 273 и 273 ГБ/с
NVIDIA DGX Spark 128 ГБ
Рабочая станция с 2× RTX 3090