NVIDIA DGX Spark هو نظام حوسبة AI مضغوط مصمم لجلب إمكانات الحوسبة الفائقة إلى سطح المكتب. يتم تسعيرها بدءًا من 2،999 دولارًا لنماذج الشركاء و 3999 دولارًا لنسخة مؤسسي NVIDIA التي تحمل علامة NVIDIA مع تخزين 4 تيرابايت [1]. يتميز هذا النظام بوحدة معالجة الرسومات بنية Blackwell ، مما يوفر ما يصل إلى 1 Petaflop من طاقة حساب FP4 AI و 128 جيجابايت من الذاكرة الموحدة LPDDR5x [2].
بالمقارنة ، تختلف وحدات معالجة الرسومات الأخرى ذات الأداء العالي بشكل كبير في الأسعار والأداء:
- NVIDIA RTX 4090: في المقام الأول وحدة معالجة الرسومات للألعاب ، كما أنها قادرة على التعامل مع مهام الذكاء الاصطناعي ، خاصة بالنسبة للمشاريع الصغيرة إلى المتوسطة. يبلغ سعر RTX 4090 عمومًا حوالي 1600 دولار إلى 2000 دولار ، مما يجعله خيارًا فعالًا من حيث التكلفة للمطورين الذين يجربون نماذج التعلم العميق [3].
- NVIDIA RTX 5090: يقدم وحدة معالجة الرسومات هذا بنية Blackwell 2.0 ، مما يوفر قفزة كبيرة للأداء على سابقتها. على الرغم من عدم اعتمادها على نطاق واسع في بيئات المؤسسات ، فإن نسبة سعرها إلى الأداء تجعلها منافسة قوية للباحثين والمطورين. لم يتم ذكر سعر RTX 5090 بشكل صريح ولكن من المتوقع أن يكون أعلى من RTX 4090 بسبب ميزاته المتقدمة وأدائه [3].
- NVIDIA RTX A6000: قوة محطة عمل مع 48 جيجابايت من دعم VRAM و ECC ، مما يجعلها مثالية لتدريب النماذج الكبيرة. يعد RTX A6000 أغلى بشكل عام من وحدات معالجة الرسومات المستهلك مثل RTX 4090 ، والتي عادة ما تكون سعرها حوالي 4000 دولار إلى 6000 دولار ، اعتمادًا على البائع والتكوين المحدد [3].
- NVIDIA A100: مصمم لمراكز البيانات وبيئات الحوسبة عالية الأداء ، يعد A100 خيارًا أفضل لتطبيقات AI للمؤسسة. إنه يوفر قدرات معالجة استثنائية وما يصل إلى 80 جيجابايت من ذاكرة HBM2E. ومع ذلك ، فإن تكلفتها كبيرة ، مما يضعها في متناول الباحثين الأفراد أو المنظمات الأصغر ، والتي عادة ما تكون سعرها حوالي 10،000 إلى 15000 دولار لكل وحدة [5].
- NVIDIA H100: يهيمن على قطاع تدريب الذكاء الاصطناعى بهندسة النطاط الخاصة به وتعزيز عرض النطاق الترددي للذاكرة. إنه مثالي لنماذج الذكاء الاصطناعى على نطاق واسع ويتم تسعيرها بشكل مشابه لـ A100 ، حوالي 10،000 دولار إلى 15000 دولار لكل وحدة ، اعتمادًا على التكوين والبائع [3].
باختصار ، توفر DGX Spark مزيجًا فريدًا من الأداء وإمكانية الوصول إلى حوسبة الذكاء الاصطناعى بتكلفة أقل نسبيًا مقارنة مع وحدات معالجة الرسومات المركز الراقية مثل A100 و H100. ومع ذلك ، فهي أغلى من وحدات معالجة الرسومات على مستوى المستهلك مثل RTX 4090 ، مما يعكس تصميمها المتخصص لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي وإدراج أدوات البرمجيات المخصصة في NVIDIA.
الاستشهادات:
[1] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-tation-a-new-desktop-line-for-ai-work
[2] https://www.youtube.com/watch؟v=KRBH0VON-2A
[3] https://www.gpu-mart.com/blog/best-gpus-for-i-و deep-learning-2025
[4 "
[5] https://blog.spheron.network/the-top-5-ai-gpus-of-2025-powering-the-future-of-intelligence
[6] https://www.amax.com/comparing-nvidia-lackwell-configurations/
[7]
[8] https://www.tomshardware.com/reviews/gpu-hierarchy،4388.html
[9] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jedlum/dgx_sparks_nvidia_digits/