NVIDIA DGX Spark をレビューした際、ストレージはプラットフォームの最も明白な設計上の欠陥であり、何よりもまずフォームファクターの問題でした。Spark の内部スロットは、パッケージングが優先され容量が犠牲になる、2230 および 2242 クラスの短い M.2 ドライブに対応しています。クライアント SSD 市場の大容量側は、現在 8TB モデルが出荷されているフルサイズの 2280 ドライブにありますが、Spark にはそれを搭載する場所がありません。つまり、本格的な AI 作業用に設計されたマシンでありながら、ストレージの上限は薄型軽量ノートパソコンに適したものであり、内部的にそれを回避する方法はありません。Luisuantech GP Spark はまさにその問題に対するソリューションです。フルサイズの M.2 ドライブ用の 0.58 リットル、4 ベイのボックスで、Spark の 100GbE ポートにケーブル接続すると、ドライバーやフォーマットなしでネイティブ NVMe デバイスとして認識され、GPU ダイレクトストレージのトラフィックをラインレートに近い速度で処理します。
売り文句は、クライアントドライブの経済性を備えたシンプルさです。GP Sparkの4つのベイには、Spark自体がロックアウトするフォームファクタである通常のM.2 2280または22110 NVMe SSDが搭載され、専用チップ上のハードウェアオフロードエンジンを介してNVMe-oF RDMAで提供されます。Luisuantechの仕様書では、現在4TBまでのドライブが検証されており、エンクロージャあたり16TBまで対応していますが、これらは既に8TBのクライアントドライブが出荷されているスロットと同じであるため、実際の上限は機械的な問題ではなく検証の問題です。エンタープライズアレイもライセンスも、学習すべきストレージOSもありません。GP SparkとDGX Sparkの間にDACまたはAOCケーブルを接続し、SparkのUbuntuベースでmodprobe nvme-rdmaを実行すると、ドライブはGDSアクセス準備が整った/dev/nvmeデバイスとして認識されます。
設計と構築
GP Sparkは、Spark本体よりも小型の150mm x 150mm x 26mmのボックスで、パンチングメタルシャーシに収められており、ステータスランプを兼ねた電源ボタンが1つ付いています。正常時は緑、故障時は赤に点灯します。電源は20V/5.4Aの外部アダプタからUSB-C PD経由で供給され、ドライブを含めたユニット全体の定格電力は100W未満です。背面パネルには、USB-C電源入力、USB-Cファクトリーデバッグポート、銅DACまたは光モジュールを受け入れるQSFP28 100GbEデータポートの3つのコネクタがあります。内部には、専用のデータプロセッサとコプロセッサがNVMe-oFオフロードを処理し、4つのM.2ベイがトップカバーの下に配置されています。
背面パネルは機能性を重視した設計で、左側にUSB-C電源ポートとデバッグポート、右側にQSFP28ケージ、そしてそれらの間の通気口から銅製のフィンスタックが並んで見える。冷却は完全にパッシブ方式だ。
上部カバーを開けると、4つのM.2ベイが一列に並んでおり、ここにはKIOXIA XG8テストドライブが装着されています。蓋自体がドライブクーラーとなっており、裏側の青いサーマルパッドが各SSDをシャーシ上部を構成するフィン付きヒートシンクに接続しています。これは、エンタープライズ環境での長時間稼働にさらされることのないクライアントドライブ向けの、すっきりとしたパッシブ冷却ソリューションです。
数値の前に開示事項：このユニットはプロトタイプです。底面のラベルには「GP-Spark-1000」と記載され、デバイスがプロトタイプであり、再販禁止であることを示すマークがあり、Luisuantechがハードウェアに使用しているSwingsoonブランドで2026年2月の製造日が記載されています。製品版はフィット感や仕上げが異なる可能性がありますが、テストしたプラットフォームの動作は、Luisuantechが現在レビュアーに出荷しているものです。開封体験に関するもう2つの注意点。このユニットには、中国語のみで書かれた2つの印刷マニュアルが同梱されており、初期設定はWi-Fiオンボーディング経由で行われるようです。どちらもこのボックスのターゲットユーザーにとっては障害にはなりませんが、欧米での発売には英語のドキュメントが必要になります。
セットアップとアーキテクチャ
RAID コントローラーもストレージ抽象化も搭載されていません。GP Spark は文字通りの JBOF であり、インストールされている各 SSD を独自の NVMe-oF 名前空間として公開します。私たちの構成では、4 つのドライブがホスト上で 4 つの /dev/nvme デバイスとして認識されました。冗長性またはストライピングはホストの役割です。ベンダーの仕様書には、10GB/s で 2.7M IOPS の 100GbE ポートが 1 つ記載されています。製品レポートでは、2x100GbE 構成と最大 24GB/s について別途言及しており、Luisuantech はこの数値が読み取りと書き込みの合計値であることを確認しています。私たちのユニットとテストでは、シングルポート構成を使用しました。
Luisuantech GP Sparkの仕様
| 製品仕様 | ルイスアンテックGPスパーク |
|---|---|
| プラットフォームの概要 | |
| ドライブベイ | M.2 NVMe（2280 / 22110）×4 容量の混在に対応、ドライブあたり最大4TB |
| ネットワーク | QSFP28 100GbE（DACまたは光） RDMAが必要 |
| プロトコル | NVMeoF RDMA GPUダイレクトストレージ（GDS） |
| パフォーマンス（ベンダー公表値） | |
| スループット | 100GbEポートあたり10GB/秒 最大24GB/秒の読み取り＋書き込み速度 |
| IOPS | 2.7M |
| アクセス遅延 | 20マイクロ秒未満 |
| パワーと身体 | |
| 出力 | 合計100W未満 20V/5.4A USB-C PD外部アダプター |
| 寸法 | 150mm x 150mm x 26mm（0.58L） |
| 使用温度 | 0から40C |
| 互換性 | NVIDIA DGX スパーク DGXステーション RDMA対応NICを搭載したワークステーションおよびサーバー |
パフォーマンス
テスト構成では、GP Spark とGIGABYTE DGX Sparkを100GbE の直接接続で組み合わせ、ベイには 4 台の 1TB KIOXIA XG8 クライアント NVMe SSD を搭載しました。測定されたパフォーマンスには、選択するドライブが大きく影響することを覚えておくことが重要です。クライアント Gen5 SSD を使用しましたが、一部のモデル、特にエンタープライズ SSD では、より高い持続的な書き込みパフォーマンスが提供される場合があります。4K および 64K のランダムワークロードと 1M のシーケンシャルワークロード、読み取りと書き込みで FIO スイープを実行し、iodepth と numjobs を段階的に変更して、完全な範囲をマッピングしました。結果は、Luisuantech の MTU ガイダンスを適用した後の最終的な再テストを反映しており、最初の実行よりも転送動作が改善されています。
4Kランダムパフォーマンス
オフロードエンジンの真価が発揮されるのは、小ブロック読み取り時です。4Kランダム読み取りはキュー深度に応じてスケーリングし、ピーク時には9,475 MiB/sで2.43万IOPSに達しました。これはベンダーの公称値である270万IOPSに迫る数値であり、100GbEリンクを4K転送で効果的に飽和させています。受動給電式の4ベイボックスで、デスクトップAIシステムへの給電を行うという点では、これは驚異的な数値と言えるでしょう。
書き込みも同様の形状を示し、高さはほぼ半分で、ピークは1.19万IOPSに達します。読み取りと書き込みの上限値の差は、実行したすべてのワークロードで一貫しています。パフォーマンスは基盤となるドライブに直接関係するため、ここでの結果は構成によって異なります。
読み取りレイテンシは、キュー深度が低い場合、平均で65.3マイクロ秒まで低下します。これはベンダーが謳う20マイクロ秒未満という数値よりも高いですが、ドライブの選択やネットワーク構成によって結果は異なります。ネットワークの往復時間もこの数値に含まれており、リンクが飽和するまではレイテンシは一定で予測可能な値を維持します。
書き込みレイテンシは、仕様書に記載されている数値とほぼ一致する唯一の項目です。最小深度での平均は20.4マイクロ秒で、ベンダーが公表している20マイクロ秒未満という数値と完全に一致しており、ファブリックがアプリケーションから事実上見えないほど低い値となっています。
64Kランダムパフォーマンス
64Kでは、話は純粋に帯域幅の話になります。ランダム読み取りのピーク値は9,503 MiB/sで、統計的には4Kおよび1Mの上限値とほぼ同じです。ワークロードのブロックサイズが何であれ、GP Sparkは常に同じ結果をもたらします。それは、100GbEポートのフルラインレートです。
64Kのランダム書き込み速度は4,742 MiB/sで頭打ちとなり、これは他のすべてのブロックサイズで測定した上限値と同じである。
1M連続パフォーマンス
大規模ブロックのシーケンシャル読み取り（モデルロードやデータセットストリーミングのプロファイル）は、9,496 MiB/sに達し、キュー深度がそれほど深くなくてもその速度を維持します。これはGP Sparkが存在するワークロードであり、ネットワーク上で動作します。
シーケンシャル書き込み速度は4,742 MiB/sで、読み取りスループットの約半分です。この上限値は、テストしたすべてのブロックサイズで同じでした。テスト中にこの非対称性をLuisuantechに報告し、MTUの変更を含むチューニングを同社と実施しました。ここに示した数値は、現在のシングルポート構成でプラットフォームが実現する最良の値であり、Luisuantechは書き込みパスの仕様と一致していることを確認しました。このボックスが対象とする読み取り中心のワークロード（モデルロード、データセットストリーミング、RAG取得など）にとっては、これは些細な問題です。大量のデータを取り込む場合は、それに応じたサイズを期待してください。
結論
GP Sparkは、DGX Sparkプラットフォームが負荷の高い処理に必要なストレージを1台または複数台提供するという、たった一つの機能を完璧に実現します。ケーブルを接続し、カーネルモジュールをロードするだけで、ドライバのインストール、ストレージOSのインストール、企業向け請求書の発行なしに、GDS経由でアクセス可能な約10GB/sのフラッシュメモリが利用可能になります。クライアントM.2ドライブを搭載することで、容量を比較的安価に拡張できます。2280または22110サイズのSSDであればどれでも使用可能で、ドライブが処理する必要のないプロトコル処理はオフロードエンジンが担います。
私たちの見解では、これは画期的な製品というよりは、洗練された、よくできたアドオンと言えるでしょう。読み取り速度はシングルリンクのラインレートで停止し、書き込み速度はその約半分で停止します。価格設定は未定です。GP Sparkは米国や中国ではまだ小売販売されておらず、テスト機はプロトタイプであり、Luisuantechも価格を公表していません。この製品の価格面でのメリットは、エンタープライズ向けNVMe-oF製品よりも大幅に低価格である点にあり、クライアントドライブ設計によってそれが可能になるはずです。内蔵ストレージの容量不足に悩むSparkユーザー（私たちの最初のレビューでは、多くのユーザーがそうなるだろうと示唆しています）にとって、これは大規模なエンタープライズストレージからストレージを切り出すことなく、その問題を解決する簡単な方法です。
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