DGX Spark 实战解析：模型选择与效率优化全指南

自 DGX Spark 发布以来，这段探索之路挑战与收获并存。在成功完成软件移植的攻坚后，我们决定将这段时期的实战经验系统梳理，转化为一份关于模型选择与性能优化的实用指引，希望能助力更多团队高效利用 DGX Spark。

模型选择策略：效率与性能并重

经过充分测试，我们发现不同模型在 DGX Spark 平台上的表现存在明显差异。

以下是我们的具体推荐：

文本生成模型首选：

gpt-oss-20b：

是目前在 DGX Spark 平台上表现最为理想的文本生成模型。我们的测试数据显示，该模型的生成速度相当令人满意，单用户情况下可以达到40 token/s 的速率，完全能够满足生产环境的需求。

多模态模型推荐：

• 当前建议采用 Qwen2.5-VL-7B FP16 版本
• 在精度与性能间取得良好平衡
• 适用于大多数多模态应用场景

发挥大显存优势：

DGX Spark 的显存优势在文生图任务中尤为突出，推荐模型：

• FLUX：
  在图像生成质量方面表现卓越，建议使用 FP4 版本，是速度与质量的均衡选择
• Qwen-Image：
  具有出色的图像理解和生成能力
  这些模型能够充分利用 DGX Spark 的大显存特性，实现高质量的文生图效果。

这些模型能充分释放 DGX Spark 的大显存潜力，实现高质量的文生图效果。

关键实践经验

在模型部署过程中，我们总结了以下核心经验：

• 分批加载策略：合理规划模型加载顺序，避免显存冲突
• 动态资源分配：根据任务特性灵活调配 DGX Spark 资源
• 预热机制：建立模型预热流程，保障服务稳定

未来展望

随着技术持续演进，我们相信 DGX Spark 在模型支持方面还有更大优化空间。我们将持续分享实战经验，也期待与各位同行深入交流，共同推动 AI 基础设施进步。