DGX Sparkで通知3～4秒、待機45～50W

筆者は以前、メモリ32GB上限のミニPC上にローカルAI監視システムを構築し、軽量なQwen 3-VL 4B Instructモデルを使い、外部GPUは大きすぎて消費電力も多く常時稼働に向かないとして内蔵GPUに頼っていた。その後同じ構成を128GBのDGX Sparkに移植し、余裕が何かを変えるか試した。より大型のQwen 3-VL 30B A3Bモデルに切り替え、リアルタイム映像解説、半日の検知サマリー、見慣れた人物の通知を抑制する顔認識フィルターなどの機能を追加した。

Spark上で両モデルを比較すると、160トークン上限の短いプッシュ通知文ではほとんど差がなかったが、4Bモデルは長い説明を求めると同じ文を繰り返すことがあった。30Bモデルの価値は主にこの安定性の高さにあると筆者は見る。速度では、Sparkは通知処理を3～4秒で完了。ミニPCは内蔵GPUで約10秒、外部GPUで説明通知に約5秒かかった。裏返しは待機電力で、Sparkは待機時45～50WとミニPC内蔵GPUの2～3倍、ピークは約100Wに達する。

筆者自身の評価は、Sparkは家庭用カメラシステムには過剰なマシンだというもの。実質的な分かれ目は、より速く高機能な解析と追加機能のために、常時稼働の高い消費電力と連続録画用の外部ストレージを買い手が受け入れられるかどうかにある。折衷案として、監視処理はNASで動かし、DGX SparkはHome Assistantを基盤とするより広いスマートホーム制御システムの開発拠点として使うことを挙げている。