Add: DGX Spark デュアル構成ガイド
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444
docs/dgx-spark-dual/index.md
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@ -0,0 +1,444 @@
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sidebar_position: 3
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title: DGX Spark デュアル構成ガイド
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description: 2台のDGX Sparkを接続して256GBメモリ環境を構築する方法を初心者向けに解説
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# DGX Spark デュアル構成ガイド
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2台のDGX Sparkを接続して、**256GBの巨大メモリ環境**を構築する方法を解説します。
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## はじめに
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### この記事で学べること
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- 2台のDGX Sparkを接続する方法
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- ネットワーク設定の仕組み
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- vLLMクラスターの起動方法
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### 対象読者
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- DGX Sparkを2台持っている方
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- 70B〜405Bの大規模モデルを動かしたい方
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- Linuxの基本操作ができる方
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### 前提条件
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- DGX Spark × 2台
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- QSFPケーブル × 1本
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- 両方のマシンに同じユーザー名でログインできる
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## なぜデュアル構成が必要？
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DGX Spark 1台のメモリは **128GB** です。
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| 構成 | メモリ | 動かせるモデル |
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|------|--------|---------------|
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| 単体 | 128GB | 〜70B（量子化時） |
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| **デュアル** | **256GB** | 〜405B |
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**Llama-3.3-70B** や **MiniMax-M2.5-172B** など、大きなモデルを動かすにはデュアル構成が必要です。
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## 全体像
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まず、完成形のイメージを掴みましょう。
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```
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┌─────────────────────┐ ┌─────────────────────┐
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│ │ │ │
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│ DGX Spark 1 │ │ DGX Spark 2 │
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||||
│ （ヘッドノード） │ │ （ワーカーノード） │
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│ │ │ │
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│ ┌───────────────┐ │ QSFPケーブル │ ┌───────────────┐ │
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||||
│ │ 192.168.100.10│◄─┼─────────────────────────┼─►│ 192.168.100.11│ │
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||||
│ │ (QSFP) │ │ 200Gbps │ │ (QSFP) │ │
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||||
│ └───────────────┘ │ │ └───────────────┘ │
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||||
│ │ │ │
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│ ┌───────────────┐ │ │ ┌───────────────┐ │
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||||
│ │ 10.0.0.10 │ │ 通常のLAN │ │ 10.0.0.11 │ │
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│ │ (eth0) │◄─┼─────────────────────────┼─►│ (eth0) │ │
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│ └───────────────┘ │ │ └───────────────┘ │
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│ │ │ │
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||||
└─────────────────────┘ └─────────────────────┘
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||||
│
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│ API (ポート8000)
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▼
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クライアント
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```
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**ポイント**：
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- **QSFPケーブル**：2台のSparkを直接つなぐ超高速回線（200Gbps）
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- **通常LAN**：普段使っているネットワーク（SSH接続、API公開用）
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## 手順1：物理接続
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### ケーブルを差す
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両方のDGX Sparkの **QSFPポート** にケーブルを差すだけ！
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```
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||||
DGX Spark 1 DGX Spark 2
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||||
┌───────────┐ ┌───────────┐
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||||
│ [QSFP]───┼──────────────┼───[QSFP] │
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||||
│ │ ケーブル1本 │ │
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||||
└───────────┘ └───────────┘
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||||
```
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:::tip QSFPポートの場所
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背面にある大きめのポートです。LANケーブルより太いケーブルが刺さります。
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:::
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### 接続確認
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どちらかのマシンで以下を実行：
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```bash
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ibdev2netdev
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```
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出力例：
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```
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||||
mlx5_0 port 1 ==> enp1s0f1np1 (Up) ← ✅ Upになっていれば接続OK
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mlx5_1 port 1 ==> enp1s0f0np0 (Down)
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||||
```
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:::warning Upにならない場合
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- ケーブルがしっかり刺さっているか確認
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- 両方のマシンでコマンドを実行して確認
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:::
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---
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## 手順2：ネットワーク設定
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||||
QSFPポートには **IPアドレスが自動で割り当てられません**。手動で設定が必要です。
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### 設計を決める
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| マシン | QSFPのIP | 役割 |
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|--------|---------|------|
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| Spark 1 | 192.168.100.10 | ヘッドノード |
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| Spark 2 | 192.168.100.11 | ワーカーノード |
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||||
:::tip IPアドレスの決め方
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||||
`192.168.100.x` は例です。既存のネットワークと被らなければOK。
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:::
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||||
### Spark 1 で設定
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||||
```bash
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||||
# 一時的に設定（再起動で消える）
|
||||
sudo ip addr add 192.168.100.10/24 dev enp1s0f1np1
|
||||
sudo ip link set enp1s0f1np1 up
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Spark 2 で設定
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# 一時的に設定（再起動で消える）
|
||||
sudo ip addr add 192.168.100.11/24 dev enp1s0f1np1
|
||||
sudo ip link set enp1s0f1np1 up
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 疎通確認
|
||||
|
||||
Spark 1 から Spark 2 に ping：
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||||
|
||||
```bash
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||||
ping 192.168.100.11
|
||||
```
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||||
|
||||
```
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||||
PING 192.168.100.11 (192.168.100.11) 56(84) bytes of data.
|
||||
64 bytes from 192.168.100.11: icmp_seq=1 ttl=64 time=0.123 ms ← ✅ 成功！
|
||||
```
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||||
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||||
### 永続化（再起動しても消えないように）
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||||
設定を永続化するには、netplanファイルを作成します。
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||||
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||||
**Spark 1：**
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||||
```bash
|
||||
sudo tee /etc/netplan/99-qsfp.yaml << 'EOF'
|
||||
network:
|
||||
version: 2
|
||||
ethernets:
|
||||
enp1s0f1np1:
|
||||
addresses:
|
||||
- 192.168.100.10/24
|
||||
EOF
|
||||
|
||||
sudo netplan apply
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Spark 2：**
|
||||
```bash
|
||||
sudo tee /etc/netplan/99-qsfp.yaml << 'EOF'
|
||||
network:
|
||||
version: 2
|
||||
ethernets:
|
||||
enp1s0f1np1:
|
||||
addresses:
|
||||
- 192.168.100.11/24
|
||||
EOF
|
||||
|
||||
sudo netplan apply
|
||||
```
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||||
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---
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## 手順3：SSH設定
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||||
2台のマシン間で **パスワードなしでSSH接続** できるようにします。
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### なぜ必要？
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||||
vLLMクラスターが内部で自動的にSSH接続を使うためです。
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### Spark 1 → Spark 2
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||||
Spark 1 で実行：
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||||
```bash
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||||
# 鍵がなければ作成
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||||
ssh-keygen -t ed25519 -N "" -f ~/.ssh/id_ed25519
|
||||
|
||||
# Spark 2 に公開鍵をコピー
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||||
ssh-copy-id $USER@192.168.100.11
|
||||
```
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||||
|
||||
確認：
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||||
```bash
|
||||
ssh 192.168.100.11 "hostname"
|
||||
```
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||||
パスワードなしで `spark2`（ホスト名）が表示されればOK！
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||||
### Spark 2 → Spark 1
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||||
Spark 2 で実行：
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||||
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||||
```bash
|
||||
ssh-keygen -t ed25519 -N "" -f ~/.ssh/id_ed25519
|
||||
ssh-copy-id $USER@192.168.100.10
|
||||
```
|
||||
|
||||
確認：
|
||||
```bash
|
||||
ssh 192.168.100.10 "hostname"
|
||||
```
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---
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||||
## 手順4：vLLMクラスター起動
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いよいよ本番！2台を1つのクラスターとして動かします。
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### 4-1. 両方のマシンで準備
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||||
**両方のマシンで実行：**
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||||
```bash
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||||
# vLLMイメージを取得
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||||
docker pull nvcr.io/nvidia/vllm:25.11-py3
|
||||
|
||||
# クラスター起動スクリプトを取得
|
||||
wget https://raw.githubusercontent.com/vllm-project/vllm/refs/heads/main/examples/online_serving/run_cluster.sh
|
||||
chmod +x run_cluster.sh
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 4-2. ヘッドノード起動（Spark 1）
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||||
Spark 1 で実行：
|
||||
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||||
```bash
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||||
# 環境変数を設定
|
||||
export VLLM_IMAGE=nvcr.io/nvidia/vllm:25.11-py3
|
||||
export MN_IF_NAME=enp1s0f1np1
|
||||
export VLLM_HOST_IP=192.168.100.10
|
||||
|
||||
# ヘッドノードとして起動
|
||||
bash run_cluster.sh $VLLM_IMAGE $VLLM_HOST_IP --head ~/.cache/huggingface \
|
||||
-e VLLM_HOST_IP=$VLLM_HOST_IP \
|
||||
-e NCCL_SOCKET_IFNAME=$MN_IF_NAME \
|
||||
-e GLOO_SOCKET_IFNAME=$MN_IF_NAME \
|
||||
-e RAY_memory_monitor_refresh_ms=0
|
||||
```
|
||||
|
||||
:::tip 起動を待つ
|
||||
`Ray runtime started.` と表示されるまで待ちます（1〜2分）
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||||
:::
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||||
### 4-3. ワーカーノード起動（Spark 2）
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||||
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||||
Spark 2 で実行：
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||||
|
||||
```bash
|
||||
# 環境変数を設定
|
||||
export VLLM_IMAGE=nvcr.io/nvidia/vllm:25.11-py3
|
||||
export MN_IF_NAME=enp1s0f1np1
|
||||
export VLLM_HOST_IP=192.168.100.11
|
||||
export HEAD_NODE_IP=192.168.100.10 # ← Spark 1 のIP
|
||||
|
||||
# ワーカーノードとして起動
|
||||
bash run_cluster.sh $VLLM_IMAGE $HEAD_NODE_IP --worker ~/.cache/huggingface \
|
||||
-e VLLM_HOST_IP=$VLLM_HOST_IP \
|
||||
-e NCCL_SOCKET_IFNAME=$MN_IF_NAME \
|
||||
-e GLOO_SOCKET_IFNAME=$MN_IF_NAME \
|
||||
-e RAY_memory_monitor_refresh_ms=0
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 4-4. クラスター確認
|
||||
|
||||
Spark 1 で実行：
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||||
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||||
```bash
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||||
# コンテナ名を取得
|
||||
export VLLM_CONTAINER=$(docker ps --format '{{.Names}}' | grep -E '^node-[0-9]+$')
|
||||
|
||||
# Rayクラスターの状態を確認
|
||||
docker exec $VLLM_CONTAINER ray status
|
||||
```
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||||
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||||
期待する出力：
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||||
```
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||||
Healthy:
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||||
2 node(s) ← ✅ 2ノードになっていれば成功！
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||||
```
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---
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||||
## 手順5：モデルを起動
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||||
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||||
クラスターができたら、大規模モデルを起動します。
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||||
### MiniMax-M2.5-172B を起動する例
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||||
Spark 1（ヘッドノード）で実行：
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||||
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||||
```bash
|
||||
docker exec -it $VLLM_CONTAINER /bin/bash -c '
|
||||
vllm serve MiniMax-AI/MiniMax-M2.5-REAP-172B-A10B \
|
||||
--tensor-parallel-size 2 \
|
||||
--trust-remote-code \
|
||||
--max-model-len 8192 \
|
||||
--host 0.0.0.0 \
|
||||
--port 8000'
|
||||
```
|
||||
|
||||
| オプション | 意味 |
|
||||
|-----------|------|
|
||||
| `--tensor-parallel-size 2` | 2台のGPUに分散 |
|
||||
| `--host 0.0.0.0` | 外部からアクセス可能に |
|
||||
| `--max-model-len 8192` | 最大コンテキスト長 |
|
||||
|
||||
:::warning 起動に時間がかかります
|
||||
モデルのダウンロード（初回のみ）と読み込みで **10〜30分** かかることがあります。
|
||||
:::
|
||||
|
||||
---
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||||
|
||||
## 手順6：動作確認
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||||
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||||
### APIにリクエストを送る
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||||
|
||||
別のターミナル（または別のPC）から：
|
||||
|
||||
```bash
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||||
curl http://<Spark1のIP>:8000/v1/chat/completions \
|
||||
-H "Content-Type: application/json" \
|
||||
-d '{
|
||||
"model": "MiniMax-AI/MiniMax-M2.5-REAP-172B-A10B",
|
||||
"messages": [{"role": "user", "content": "こんにちは！"}]
|
||||
}'
|
||||
```
|
||||
|
||||
レスポンスが返ってくれば成功！🎉
|
||||
|
||||
---
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||||
|
||||
## ワンライナーで簡単セットアップ
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||||
|
||||
上記の手順を自動化するスクリプトを用意しています。
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||||
|
||||
```bash
|
||||
# フルセットアップ
|
||||
curl -sL https://docs.techswan.online/scripts/dgx-spark-setup.sh | bash -s -- all
|
||||
```
|
||||
|
||||
| コマンド | 内容 |
|
||||
|----------|------|
|
||||
| `network` | QSFPのIP設定 |
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||||
| `ssh` | SSH鍵配布 |
|
||||
| `docker` | Docker権限設定 |
|
||||
| `vllm-pull` | vLLMイメージ取得 |
|
||||
| `cluster` | クラスター起動 |
|
||||
| `all` | 全部実行 |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## トラブルシューティング
|
||||
|
||||
### pingが通らない
|
||||
|
||||
**症状**：`ping 192.168.100.11` がタイムアウト
|
||||
|
||||
**対処**：
|
||||
1. ケーブルが正しく接続されているか確認
|
||||
2. `ibdev2netdev` で `Up` になっているか確認
|
||||
3. IPアドレスが正しく設定されているか確認：
|
||||
```bash
|
||||
ip addr show enp1s0f1np1
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Rayクラスターが1ノードのまま
|
||||
|
||||
**症状**：`ray status` で `1 node(s)` と表示される
|
||||
|
||||
**対処**：
|
||||
1. ワーカーノードでSSH接続テスト
|
||||
2. ワーカー側のコンテナログを確認：
|
||||
```bash
|
||||
docker logs $(docker ps -q)
|
||||
```
|
||||
|
||||
### vLLMがOOMで落ちる
|
||||
|
||||
**症状**：Out of Memory エラー
|
||||
|
||||
**対処**：
|
||||
```bash
|
||||
# max-model-len を小さくする
|
||||
vllm serve <model> --tensor-parallel-size 2 --max-model-len 4096
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## まとめ
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||||
|
||||
| 手順 | 内容 |
|
||||
|------|------|
|
||||
| 1 | QSFPケーブルで2台を接続 |
|
||||
| 2 | QSFPポートにIPアドレスを設定 |
|
||||
| 3 | パスワードなしSSHを設定 |
|
||||
| 4 | vLLMクラスターを起動 |
|
||||
| 5 | 大規模モデルを起動 |
|
||||
|
||||
これで **256GB環境** が手に入りました！🎉
|
||||
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||||
---
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||||
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||||
## 参考リンク
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||||
- [NVIDIA DGX Spark Playbooks](https://build.nvidia.com/spark/)
|
||||
- [vLLM ドキュメント](https://docs.vllm.ai/)
|
||||
- [DGX SparkでMiniMax-M2.5を動かす](/dgx-spark-minimax/)
|
||||
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---
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||||
*この記事は2026年2月時点の情報です。最新情報は公式ドキュメントをご確認ください。*
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||||
@ -13,14 +13,18 @@ AI・インフラ・開発の技術メモ
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||||
### DGX Spark
|
||||
|
||||
- [DGX SparkでMiniMax-M2.5-REAP-172Bを動かす](/dgx-spark-minimax/)
|
||||
- [DGX Spark デュアル構成ガイド](/dgx-spark-dual/) 🆕
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||||
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||||
## スクリプト
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||||
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||||
記事で紹介しているスクリプトはダウンロードして使用できます。
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||||
|
||||
```bash
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||||
# DGX Spark セットアップ
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||||
# DGX Spark セットアップ（デュアル構成）
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||||
curl -sL https://docs.techswan.online/scripts/dgx-spark-setup.sh | bash -s -- all
|
||||
|
||||
# モデル起動
|
||||
curl -sL https://docs.techswan.online/scripts/dgx-spark-serve.sh | bash -s -- minimax-m25
|
||||
```
|
||||
|
||||
## リンク
|
||||
|
||||
@ -7,6 +7,7 @@ const sidebars: SidebarsConfig = {
|
||||
label: 'DGX Spark',
|
||||
items: [
|
||||
'dgx-spark-minimax/index',
|
||||
'dgx-spark-dual/index',
|
||||
],
|
||||
},
|
||||
],
|
||||
|
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