SparkHost

DGX Spark или H100: что выбрать для LLM

NVIDIA DGX Spark 128 ГБ · H100 80 ГБ в облаке

H100 — серверный ускоритель: память HBM3 в 12,3 раза быстрее, десятки одновременных запросов, продакшен-нагрузка. DGX Spark вмещает больше — около 108 ГБ под модель против 80 ГБ — и в месяц стоит в 3,7 раза дешевле круглосуточной H100 в облаке. Для разработки, пилота и внутреннего сервиса на несколько человек хватит Spark, для публичного продукта с пиками нагрузки нужна H100.

Характеристики

Открыть в сравнении
NVIDIA DGX Spark 128 ГБH100 80 ГБ в облаке
Память, ГБ12880
Под модель, ГБ (оценка)10880
Пропускная способность, ГБ/с2733 350
FP4, TFLOPS1 000—
Мощность, Вт240700
Форм-факторНастольныйОблако
Цена покупки699 000 ₽—
Аренда в месяц49 000 ₽180 000 ₽
ГБ на 1 000 ₽ аренды2,610,44
ПримечанияМодели 70B–120B помещаются целиком благодаря 128 ГБ единой памяти; Аренда — 49 000 ₽/мес; покупка — от 699 тыс. ₽Память HBM3 — 3,35 ТБ/с: одиночный запрос обрабатывается многократно быстрее, годится для продакшена; ≈180 000 ₽ в месяц, если работает 24/7 (~250 ₽/ч); данные лежат у облачного провайдера; FP8 ≈ 1 979 TFLOPS, FP4 не поддерживается

Отличия подсвечены. «Под модель» — сколько памяти остаётся под веса и контекст за вычетом системы или лимита видеопамяти.

Какие модели влезают

Расчёт под свою модель

В одну H100 при типовых настройках помещаются 17 моделей каталога из 32, в Spark — 22: сверх карты он берёт Qwen3-Coder-Next 80B-A3B, Qwen3-Next 80B-A3B, Mixtral 8x22B. Чтобы запустить их на H100, нужны две карты или более сильное квантование. Для моделей, которым мало одного Spark, есть кластер: две машины вмещают 26 моделей.

22 из 32
моделей каталога в DGX Spark
17 из 32
моделей каталога в H100

Типовой квант и контекст каждой модели, одно устройство: под модель 108 и 80 ГБ.

Только в DGX Spark

Когда выбрать DGX Spark

  • Нагрузка постоянная, но умеренная: внутренний ассистент, RAG по документам, разработка и тесты.
  • Модели на 70B в 8 битах без деления между картами.
  • Нужна фиксированная цена в рублях, договор и акт вместо почасового счёта.
  • Данные не должны лежать в общем облаке: Spark выделен вам целиком, без соседей.

Когда выбрать H100

  • Публичный сервис, где одновременно идут десятки запросов и важна задержка.
  • Нагрузка эпизодическая: облачную карту включают на несколько часов и выключают.
  • Обучение с нуля или дообучение больших моделей, где решают вычисления и HBM.

Стоимость: аренда или покупка

Посчитать в калькуляторе
49 000 ₽
Аренда DGX Spark в месяц
180 000 ₽
H100 в месяц
6 месяцев
Окупаемость покупки DGX Spark
перепродажа 60 %, электричество 1 500 ₽/мес

Круглосуточная H100 в облаке обходится примерно в 180 000 ₽ в месяц — в 3,7 раза дороже аренды Spark за 49 000 ₽. Но облако оплачивается по часам: месяц Spark стоит столько же, сколько около 196 ч работы H100 по ~250 ₽. Если карта нужна меньше этого, облако выгоднее; если модель работает каждый день, выгоднее Spark.

Вопросы

Можно ли заменить H100 на DGX Spark?

Для разработки, тестов и внутренних сервисов с небольшой нагрузкой — да, тем более что памяти у Spark больше. Для продакшена с десятками одновременных пользователей — нет: память H100 работает в 12,3 раза быстрее, и параллельных запросов она держит намного больше.

Сколько стоит H100 в облаке в месяц?

Около 180 000 ₽ при работе 24/7, это примерно 250 ₽ в час. Аренда DGX Spark — 49 000 ₽ в месяц за выделенное устройство целиком.

Влезет ли Llama 3.3 70B в одну H100?

В 8 битах с контекстом — нет, ей нужно больше 80 ГБ; в 4 битах — да. В Spark она помещается и в 8 битах.

Где хранятся данные?

Облачная H100 работает в виртуальной машине на инфраструктуре провайдера. DGX Spark — физическое устройство в московском дата-центре, доступ к которому по SSH есть только у вас.

51 450 ₽ с НДС
NVIDIA DGX Spark 128 ГБ · месяц