Skip to main content

5 posts tagged with "nvidia"

View All Tags

DGX Spark GB10 + Qwen3.8-27B + DFlash2 lookup — 39 tok/s chat, 117 tok/s context replay ด้วย reproducible Spark CLI bundle

· 8 min read

บันทึก — 25 สิงหาคม 2569 — เช้ามืด เจอกระทู้ reproducible benchmark ที่น่าสนใจ

คนใน r/LocalLLM โพสต์ benchmark ละเอียดมาก — Qwen3.8-27B-NVFP4 บน DGX Spark / ASUS Ascent GX10 เครื่องเดียว ใช้ DFlash2 (W4A16) + lookup speculation ได้:

  • ~39 tok/s ใน chat ทั่วไป (consolidated profile)
  • ~42.49 tok/s เมื่อ optimize สำหรับ chat ล้วง (k9 profile)
  • ~117 tok/s สำหรับ context replay (RAG, code edits, document conversion)
  • Cold TTFT @ 50k ลดจาก 29.94 → 23.46s ด้วย chunk 4,096 + O2 interactivity

ที่สำคัญที่สุด: reproducible ผ่าน spark run qwen38-dflash2-lookup — ไม่ใช่แค่บอก "ผมได้ X tok/s" แต่ bundle config ทั้งหมด (model, drafter, patched vLLM image, revisions ที่ pin, runtime arguments) ใน 1 command

DGX Spark เครื่องดับตอนรัน model — แก้ด้วย clock cap 2200 MHz

· 8 min read

บันทึก — 23 สิงหาคม 2569 — บ่ายโน่น แก้ปัญหาเสร็จพอดี

เรื่องมันเริ่มจากผมเพิ่งเอา DGX Spark ขึ้นมาตั้งบนโต๊ะเมื่อเช้า ยังไม่ทันได้รัน model อะไรเลย — แค่ SSH เข้าไปเช็ค nvidia-smi ก็เห็น GPU GB10 ตรงตามสเปก, driver 580.173.02, CUDA 13.0 พร้อมใช้

แล้วก็เปิด NVIDIA Developer Forums ดู ด้วยความอยากรู้ว่า "คนอื่นใช้กันยังไง"

Benchmark vLLM บน DGX Spark: Qwen3.6-35B-A3B-NVFP4 ที่ 1-12 Concurrent Requests

· 10 min read

บันทึก 27 มิถุนายน 2569 — อยากรู้ว่า DGX Spark รัน vLLM กับโมเดล 35B NVFP4 แล้วรับโหลดหลาย concurrent request ได้แค่ไหน ก็เลยเขียน script วัดง่าย ๆ ด้วย Python แล้วรันผ่าน SSH

ผมมี vLLM server รันอยู่บน DGX Spark ตั้งแต่เมื่อวาน แต่ไม่เคยได้วัดจริง ๆ ว่ามันรับโหลดได้แค่ไหน ส่วนใหญ่ก็แค่เรียกใช้ทีละ request ก็จบ วันนี้เลยเขียน benchmark script ง่าย ๆ ด้วย Python concurrent.futures + requests แล้วยิงที่ 1, 2, 4, 6, 12 concurrent requests เพื่อดู throughput และ latency

DGX Spark: 5 Red Flags + 3 Checklist ก่อนจ่าย 165,000 บาท

· 18 min read

เรื่องมันเริ่มจากผมอ่าน forum thread ชื่อ "I am EXTREMELY disappointed with the current state of DGX Spark" บน NVIDIA Developer Forums

โพสต์นั้นติด 375 likes, 91 replies, view มากกว่า 15,000 ครั้ง คนที่คอมเมนต์ไม่ใช่มือใหม่ เขามีประสบการณ์ใช้จริง บางคนซื้อมาแล้วสองเครื่อง

แต่สิ่งที่ทำให้ผมสะดุดที่สุด ไม่ใช่ตัวเลข speed หรือ benchmark ต่างๆ แต่ประโยคนี้

"The issue is not just performance. It is trust."

DiffusionGemma บน DGX Spark - NVFP4 Quantization และโลกที่ Model 26B ลงใน 18GB ได้

· 9 min read

หลังจากรีวิว DGX Spark ไปแล้ว หลายคนถามว่า "แล้วเอาไปทำอะไรได้บ้าง?" - คำตอบหนึ่งที่น่าสนใจคือ DiffusionGemma ตัวล่าสุดจาก Google DeepMind ที่เพิ่ง release บน Hugging Face ไม่กี่วันก่อน

บทความนี้จะเล่าเรื่อง DiffusionGemma คืออะไร ทำไม NVFP4 quantization ถึงสำคัญ และลองรันบน DGX Spark จริงๆ จะเป็นอย่างไร