DGX Spark 1 台をパートナーにする LLM 構成を考えてみた

概要

DGX Spark 1台でQwen3.6やNemotron、GemmaなどのローカルLLMを実機検証し、速度、指示遵守、メモリ共有の観点から最適なパートナー構成を提案している。

詳細内容

NVIDIA DGX Spark（GB10/128GB Unified Memory）環境において、最新のQwen3.6-27B-NVFP4を含む複数のローカルLLMの性能を比較検証した。生成速度はモデルの総パラメータ数ではなく「Activeパラメータ数」に依存することを実証し、投機的デコード（MTP）の有効化により、Qwenが2.4倍（29 tok/s）、Gemmaが2.1倍（62 tok/s）に高速化することを報告している。また、LLMを単独で動かすのではなく、RAG用ベクトルDBやComfyUI（画像生成）との同居を前提としたメモリ管理手法（gpu-memory-utilizationの調整）についても解説。結論として、速度のNemotron Nano、指示遵守のGemma、高度推論のQwenを用途に応じて使い分けるマルチモデル構成を推奨している。

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