El rendimiento de un cluster de DGX Spark con NVIDIA crece significativamente con el nuevo NVIDIA Sync Cluster Assistant. Esta herramienta permite agrupar múltiples sistemas en una red de alta velocidad. Incluye enrutado de cargas de trabajo y monitorización de estado. Además, la función funciona tanto en Windows como en macOS.
El lote de modelos abiertos optimizados acompaña a estos avances para plataformas DGX y RTX. Entre las novedades destaca el nuevo NVIDIA Sync Resource Monitor. Este muestra el uso de CPU y GPU en tiempo real e histórico, ya sea en un único DGX Spark o en todo un clúster. Por otro lado, Google Chrome llega como build nativa ARM64 para Linux, instalable desde el propio DGX Dashboard.
Mejora del rendimiento en DGX Spark cluster con NVIDIA para visión artificial
Meta ha lanzado Muse Glimmer, un modelo de 30.000 millones de parámetros de peso abierto. Está pensado para agentes locales permanentes. Optimizado para RTX, DGX y las plataformas Jetson de NVIDIA, supera los 200 tokens por segundo en una sola RTX 5090. De hecho, esto permite ejecutar agentes de codificación y tareas complejas sin depender de la nube.
Entre sus capacidades principales destaca:
- Agentes personalizados para tareas, herramientas y datos específicos
- Procesamiento privado de archivos, correos y mensajes locales
- Gestión de credenciales y claves manteniendo la inferencia en el dispositivo
- Ejecución de tareas multipaso con recuperación ante errores
- Flujos de trabajo largos con seguimiento de progreso y reanudación
LTX-2.5 mejora el rendimiento en generación de vídeo
El modelo de generación de vídeo LTX-2.5 suma un nuevo decodificador de difusión que complementa al decodificador VAE existente. Ofrece una segunda vía de decodificación para renders finales de mayor calidad. En la RTX PRO 6000 de 96 GB, NVIDIA cita un 20% más de rendimiento. Sin embargo, el ahorro de memoria alcanza el 40% al generar vídeo.
En las GPU RTX de consumo, los resultados son aún más notables. El rendimiento del DGX Spark cluster con NVIDIA se duplica con hasta un 40% menos de memoria consumida, según la propia compañía. La lista de modelos abiertos acelerados se amplía con Cosmos 3 Edge, MiniMax-H3, Laguna S 2.1 de Poolside, DeepSeek-V4-Flash, Inkling-Small de Thinking Machines Lab, Unsloth Desktop y Wan-Animate-2.
Wan-Animate-2, según cifras de NVIDIA, corre hasta 26 veces más rápido en una RTX 5090. De hecho, funciona 16 veces más rápido en una RTX PRO 5000 Blackwell frente a un Apple M3 Ultra. Quien ya siga de cerca la arquitectura DGX puede repasar cómo ASUS lleva su ExpertCenter Pro a un escritorio con base DGX, un ejemplo de hasta dónde está llegando este tipo de hardware fuera del centro de datos.
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FAQ
NVIDIA indica que se pueden conectar dos o más sistemas DGX Spark en un mismo clúster, sumando memoria, capacidad de cómputo e inferencia para ejecutar modelos más grandes de los que soportaría un único equipo.
La cifra de más de 200 tokens por segundo la ha medido NVIDIA en una única RTX 5090. El modelo también corre en otras GPU RTX y en plataformas DGX y Jetson, aunque sin esa cifra concreta de rendimiento confirmada.
Sí, NVIDIA confirma soporte para ambos sistemas operativos a la hora de gestionar y monitorizar un clúster de DGX Spark desde un equipo cliente.
NVIDIA menciona específicamente la RTX PRO 6000 de 96 GB para las cifras de 20% más rendimiento y 40% de ahorro de memoria, y habla de mejoras de hasta el doble de rendimiento en GPU RTX, DGX Spark y DGX Station en general.
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