ハードウェア2本の記事が同じ件を報じた初出 9/13 10:09
DeepSeek V4 Flash Vision-Exp を DGX Spark 2 台で動かす
https://zenn.dev/topics/ai/feed2026/9/13
AI要約
NVIDIA DGX Spark 2台にDeepSeek V4 Flash Vision-Expモデルを分散推論でデプロイした手順をまとめた記事。200Gbpsネットワーク接続、Tensor Parallelism=2の設定、および関連リソースの活用方法について詳述する。
AI要点
- NVIDIA DGX Spark 2台を200Gbps QSFPで直結し、DeepSeek V4 Flash Vision-Expモデルを分散推論(Tensor Parallelism = 2)でデプロイした。
- 使用したモデルは、ネイティブ画像理解、投機的デコード(DSpark)、100万トークンコンテキスト対応といった特徴を持つ。
- 構築手順は、ノード間接続と認証、モデルキャッシュの準備(約168GB × 2台)、`.env.dspark`ファイルの設定が含まれる。
- モデルキャッシュの準備は、`prepare-dspark-model-cache.sh`スクリプトを使い、`--official`オプションでオリジナル重みを取得し、ヘッドとワーカーの両方に構築する。
- `.env.dspark`ファイルでは、ConnectX-7(RoCEv2)ネットワーク環境に合わせたIPアドレスやSSH設定などを行う必要がある。
なぜ重要か
高性能なLLMモデル(DeepSeek V4 Flash Vision-Exp)を、NVIDIA DGX Spark 2台を用いた分散環境で構築・デプロイする手順を具体的に示すことで、大規模モデルの運用に関心のある研究者やエンジニアに実用的な情報を提供する。