Toen we de NVIDIA DGX Spark reviewden , bleek de opslag de grootste ontwerpfout van het platform, en dat is in de eerste plaats een probleem met de vormfactor. De interne sleuven van de Spark zijn geschikt voor korte M.2-schijven, de 2230- en 2242-klasse, waarbij de compacte afmetingen belangrijker zijn dan de capaciteit. Het segment met hoge capaciteit voor client-SSD's bestaat uit full-size 2280-schijven, waarvan er momenteel 8TB-modellen worden geleverd, en de Spark heeft simpelweg geen ruimte voor zo'n schijf. Dat betekent dat een machine die is ontworpen voor serieuze AI-toepassingen een opslaglimiet heeft die beter geschikt is voor een dunne en lichte laptop, en er is geen interne oplossing voor. De Luisuantech GP Spark biedt precies die oplossing: een compacte behuizing van 0.58 liter met vier bays voor full-size M.2-schijven die via een kabel wordt aangesloten op de 100GbE-poort van de Spark, wordt herkend als native NVMe-apparaten zonder drivers of formatteren, en GPU Direct Storage-verkeer bijna op lijnsnelheid verwerkt.
Het uitgangspunt is eenvoud met een kosteneffectieve client-drive. De vier bays van de GP Spark bieden plaats aan gewone M.2 2280 of 22110 NVMe SSD's, de formfactors die de Spark zelf niet ondersteunt, en presenteert deze via NVMe-oF RDMA door middel van een hardware-offload engine op een speciale chip. Volgens de specificaties van Luisuantech kunnen er momenteel schijven tot 4 TB worden gebruikt, 16 TB per behuizing, hoewel dit dezelfde slots zijn waar al 8 TB client-schijven worden geleverd. De praktische limiet is dus meer een kwestie van validatie dan van mechanische beperkingen. Er is geen enterprise-array, geen licenties en geen besturingssysteem om te leren. Sluit een DAC- of AOC-kabel aan tussen de GP Spark en de DGX Spark, voer `modprobe nvme-rdma` uit op de Ubuntu-basis van de Spark en de schijven verschijnen als `/dev/nvme` apparaten die klaar zijn voor GDS-toegang.
Ontwerp en bouw
De GP Spark is een compacte behuizing van 150 mm x 150 mm x 26 mm, kleiner dan de Spark zelf, en is gehuld in een geperforeerde metalen behuizing met één aan/uit-knop die tevens dienstdoet als statuslampje: groen voor normaal, rood voor een storing. De voeding wordt geleverd via USB-C PD vanaf een externe adapter van 20V/5.4A. Het totale stroomverbruik van de unit, inclusief schijven, is minder dan 100W. Op het achterpaneel bevinden zich precies drie aansluitingen: de USB-C-voedingsingang, een USB-C-debugpoort en de QSFP28 100GbE-datapoort, die koperen DAC's of optische modules accepteert. Binnenin zorgen een speciale dataprocessor en coprocessor voor de NVMe-oF-offload, en de vier M.2-bays bevinden zich onder de bovenklep.
Het achterpaneel is puur functioneel: USB-C-voedings- en debugpoorten aan de linkerkant, de QSFP28-modulehouder aan de rechterkant en een rij koperen koelribben die zichtbaar zijn door de ventilatieopeningen ertussen. De koeling is volledig passief.
Open de bovenklep en je ziet de vier M.2-sleuven op een rij, hier gevuld met onze KIOXIA XG8-testschijven. De klep zelf fungeert als koeler voor de schijven: blauwe thermische pads aan de onderkant verbinden elke SSD met de koelribben die de bovenkant van de behuizing vormen. Dit is een nette, passieve oplossing voor schijven die nooit langdurig in een zakelijke omgeving worden gebruikt.
Een disclaimer vóór de cijfers: ons exemplaar is een prototype. Op het label aan de onderkant staat GP-Spark-1000, wat aangeeft dat het apparaat een prototype is en niet voor wederverkoop bestemd. Het heeft een productiedatum van februari 2026 en is geproduceerd onder het merk Swingsoon dat Luisuantech voor hardware gebruikt. Productie-exemplaren kunnen qua afwerking en materiaal verschillen, maar het platformgedrag dat wij hebben getest, is wat Luisuantech momenteel naar recensenten verzendt. Nog twee opmerkingen over de gebruikservaring. Ons exemplaar werd geleverd met twee gedrukte handleidingen die volledig in het Chinees waren, en de eerste installatie verloopt via Wi-Fi-verbinding. Dit is geen probleem voor de doelgroep waarvoor dit apparaat bedoeld is, maar voor een westerse lancering is Engelstalige documentatie noodzakelijk.
Opzet en architectuur
Er is geen RAID-controller en geen opslagabstractie aan boord: de GP Spark is een JBOF in de letterlijke zin van het woord, waarbij elke geïnstalleerde SSD als een eigen NVMe-oF-naamruimte wordt gepresenteerd. In onze configuratie verschenen vier schijven als vier /dev/nvme-apparaten op de host. Redundantie of striping is de taak van de host. De specificaties van de fabrikant vermelden een enkele 100GbE-poort met 10 GB/s en 2.7 miljoen IOPS; het productrapport verwijst afzonderlijk naar configuraties met 2x100GbE en tot 24 GB/s, een cijfer dat Luisuantech bevestigde als de gecombineerde lees- en schrijfsnelheid. Ons testexemplaar gebruikte de configuratie met één poort.
Specificaties van de Luisuantech GP Spark
| Specificaties | Luisuantech GP Spark |
|---|---|
| Platformoverzicht | |
| Drive Bays | 4 x M.2 NVMe (2280 / 22110) Ondersteuning voor verschillende capaciteiten, tot 4 TB per schijf. |
| Netwerk | QSFP28 100GbE (DAC of optisch) RDMA vereist |
| protocollen | NVMe-oF RDMA GPU Direct Storage (GDS) |
| Prestaties (volgens de leverancier) | |
| Doorvoer | 10 GB/s per 100GbE-poort Tot 24 GB/s gecombineerde lees- en schrijfsnelheid |
| IOPS | 2.7M |
| Toegangslatentie | Minder dan 20 microseconden |
| Kracht en fysiek | |
| Power | Minder dan 100W totaal 20V/5.4A USB-C PD externe adapter |
| Afmetingen | 150 mm x 150 mm x 26 mm (0.58 l) |
| Bedrijfstemperatuur | 0 tot 40C |
| Compatibiliteit | NVIDIA DGX-Spark DGX-station Werkstations en servers met RDMA-compatibele netwerkkaarten |
Prestaties
Onze testconfiguratie combineerde de GP Spark met een GIGABYTE DGX Spark via een directe 100GbE-verbinding, met vier 1TB KIOXIA XG8 client NVMe SSD's in de bays. Het is belangrijk om te onthouden dat de gekozen schijven een aanzienlijke invloed hebben op de gemeten prestaties. We gebruikten client Gen5 SSD's; sommige modellen, met name enterprise SSD's, bieden mogelijk hogere continue schrijfprestaties. We hebben FIO-tests uitgevoerd met 4K en 64K willekeurige en 1M sequentiële workloads, zowel lezen als schrijven, waarbij we de iodepth en numjobs stapsgewijs hebben aangepast om het volledige spectrum in kaart te brengen. De resultaten weerspiegelen de laatste hertest na toepassing van de MTU-richtlijnen van Luisuantech, die het overdrachtsgedrag ten opzichte van onze eerste tests hebben verbeterd.
4K willekeurige prestaties
Bij leesbewerkingen met kleine blokken laat de offload-engine zijn waarde zien. Willekeurige 4K-leesbewerkingen schaalden met de wachtrijdiepte tot een piek van 2.43 miljoen IOPS bij 9,475 MiB/s, wat dicht in de buurt komt van de door de fabrikant geclaimde 2.7 miljoen en de 100GbE-verbinding effectief verzadigde met 4K-overdrachten. Voor een passief gevoede vier-bay box die een AI-systeem op een bureau van stroom voorziet, is dat een opmerkelijk resultaat.
Schrijfbewerkingen volgen een vergelijkbare vorm op ongeveer de helft van de hoogte, met een piek van 1.19 miljoen IOPS. Het verschil tussen de maximale lees- en schrijfsnelheden is consistent voor alle workloads die we hebben getest. De prestaties zijn direct gerelateerd aan de onderliggende schijven, dus de resultaten kunnen variëren afhankelijk van de configuratie.
De leeslatentie bereikt een minimum van gemiddeld 65.3 microseconden bij een lage wachtrijdiepte. Dat is hoger dan de door de fabrikant geclaimde 20 microseconden, maar de resultaten kunnen variëren afhankelijk van de gekozen schijf en de netwerkconfiguratie. De netwerkdoorlooptijd draagt ook bij aan dit verschil; de latentie blijft constant en voorspelbaar totdat de verbinding verzadigd raakt.
De schrijflatentie is het enige punt waarop de specificatie klopt: gemiddeld 20.4 microseconden bij minimale diepte, precies in lijn met de door de leverancier opgegeven waarde van minder dan 20 microseconden en zo laag dat de fabric in feite onzichtbaar is voor de applicatie.
64K willekeurige prestaties
Bij 64K draait het puur om bandbreedte. Willekeurige leesbewerkingen halen een piek van 9,503 MiB/s, statistisch gezien identiek aan de limieten van 4K en 1M. Ongeacht de blokgrootte van de workload, levert de GP Spark hetzelfde resultaat: de volledige lijnsnelheid van de 100GbE-poort.
Bij 64K willekeurige schrijfbewerkingen stabiliseert de snelheid zich op 4,742 MiB/s, hetzelfde maximum dat we bij alle andere blokgroottes hebben gemeten.
1M Sequentiële Prestaties
Sequentiële leesbewerkingen met grote blokken, het profiel van het laden van modellen en het streamen van datasets, bereiken 9,496 MiB/s en blijven daar, zelfs bij bescheiden wachtrijdieptes. Dit is de workload waarvoor GP Spark is ontworpen, en die draait dan ook direct op het netwerk.
Sequentiële schrijfbewerkingen halen een snelheid van 4,742 MiB/s, ongeveer de helft van de leesdoorvoer, en die limiet is identiek bij elke blokgrootte die we hebben getest. We hebben Luisuantech tijdens het testen op de asymmetrie gewezen en samen met het bedrijf een aantal optimalisaties doorgevoerd, waaronder MTU-wijzigingen. De hier getoonde cijfers vertegenwoordigen de beste prestaties van het platform in de huidige configuratie met één poort, en Luisuantech heeft bevestigd dat ze consistent zijn met hun specificaties voor het schrijfpad. Voor de workloads waarvoor dit systeem voornamelijk leest, zoals het laden van modellen, het streamen van datasets en het ophalen van RAG's, is dit slechts een voetnoot; voor zware data-invoer moeten de verwachte groottes hierop worden afgestemd.
Conclusie
De GP Spark doet één ding en doet dat op een nette manier: hij geeft één of meer DGX Spark-apparaten de opslag die het platform echt nodig heeft voor de zware taken. Sluit hem aan, laad de kernelmodule en er verschijnt bijna 10 GB/s aan GDS-toegankelijke flashgeheugen zonder dat er een driver geïnstalleerd hoeft te worden, een opslagbesturingssysteem nodig is of een factuur van een bedrijf hoeft te worden betaald. Het vullen ervan met M.2-clientschijven is het doel; capaciteit wordt relatief goedkoop wanneer het apparaat alle 2280- of 22110-SSD's accepteert die je hebt, en de offload-engine de protocoltaken afhandelt die de schijven nooit hoeven uit te voeren.
Onze mening is dat dit een nette, goed uitgevoerde add-on is, maar geen baanbrekende innovatie. Leesbewerkingen stoppen bij de lijnsnelheid van de enkele link; schrijfbewerkingen stoppen bij ongeveer de helft daarvan. De prijs is nog onduidelijk: de GP Spark is nog niet verkrijgbaar in de VS of China, ons testexemplaar is een prototype en Luisuantech heeft nog geen prijs bekendgemaakt. Het argument voor de prijs-kwaliteitverhouding is gebaseerd op het feit dat het apparaat aanzienlijk goedkoper zal zijn dan NVMe-oF-alternatieven voor de zakelijke markt, wat mogelijk zou moeten zijn dankzij het clientgestuurde ontwerp. Voor Spark-gebruikers die tegen de limiet van hun interne opslag aanlopen, en onze oorspronkelijke review suggereert dat dit voor velen het geval zal zijn, is dit een eenvoudige manier om dat probleem op te lossen zonder opslagruimte af te zonderen van een groot bedrijfsopslagsysteem.
Amazon