主な利点はモデル容量の拡大です。リンクされた 2 つの Spark で、単一ユニットのメモリ制限を超える 120B パラメーターのモデルを実行できます。さらに重要なのは、このプラットフォームが手頃な価格の教育ツールとして機能することです。 NVIDIA は、初心者が AI ワークフローを学習できるように Spark を設計しており、モデルのデプロイ、微調整、PyTorch/JAX 開発をカバーする公式ガイドが含まれています。デュアルノード クラスターは、高価なデータセンター ハードウェアを使用せずに、マルチノードの並列処理とネットワークのボトルネック分析をさらに学習します。特に、Spark は運用推論用に最適化されていません。 200GbE リンクはメモリ帯域幅とノード間の遅延によって制限され、内部 PCIe 接続よりも遅くなります。大規模なクラスターでは、トークンのスループットが低くなりパフォーマンスが大幅に低下するため、商用サービスではなく教育用途に制限されます。