Il vantaggio principale è l'espansione della capacità del modello: due Sparks collegati possono eseguire modelli con parametri 120B che superano i limiti di memoria di un'unica unità.la piattaforma funge da strumento educativo convenienteNVIDIA progetta Spark per i principianti per imparare i flussi di lavoro dell'IA, con guide ufficiali che coprono la distribuzione del modello, il fine-tuning e lo sviluppo di PyTorch / JAX.I cluster a doppio nodo insegnano ulteriormente il parallelismo multi-nodo e l'analisi dei colli di bottiglia della rete senza hardware costoso del datacenterIn particolare, Spark non è ottimizzato per l'inferenza di produzione.Gli aggregati più grandi subiscono un grave degrado delle prestazioni, con un basso throughput di token, limitandoli all'uso educativo piuttosto che al servizio commerciale.