NVIDIA DGX Spark je kompaktní systém výpočtu AI navržený tak, aby na plochu přinesl schopnosti superpočítadla. Cena je od 2 999 $ pro partnerské modely a 3 999 $ pro vydání zakladatelů značky NVIDIA s úložištěm 4TB [1]. Tento systém je vybaven GPU Blackwell Architecture GPU, který poskytuje až 1 petafrop FP4 AI výpočtu a 128 GB jednotné paměti LPDDR5X [2].
Pro srovnání, jiné vysoce výkonné GPU AI se výrazně liší v ceně a výkonu:
- NVIDIA RTX 4090: Především herní GPU je také schopen manipulovat s úkoly AI, zejména pro malé a střední projekty. RTX 4090 má obecně cenu kolem 1 600 až 2 000 $, což z něj činí nákladově efektivní možnost pro vývojáře experimentující s modely hlubokého učení [3].
- NVIDIA RTX 5090: Tento GPU představuje architekturu Blackwell 2.0 a nabízí významný přehled o svém předchůdce. Přestože dosud nebyla široce přijata v podnikových prostředích, jeho poměr ceny k výkonu z něj činí silný uchazeč pro výzkumné pracovníky a vývojáře. Cena za RTX 5090 není výslovně zmíněna, ale očekává se, že bude vyšší než RTX 4090 kvůli jeho pokročilým rysům a výkonu [3].
- NVIDIA RTX A6000: Powerhouse Workstation s 48 GB podpory VRAM a ECC, což je ideální pro trénink velkých modelů. RTX A6000 je obecně dražší než GPU pro spotřebitele, jako jsou RTX 4090, obvykle cena kolem 4 000 až 6 000 $, v závislosti na dodavateli a konkrétní konfiguraci [3].
- NVIDIA A100: A100 navržený pro datová centra a vysoce výkonná výpočetní prostředí je pro podnikové aplikace AI nejlepší volbou. Nabízí výjimečné schopnosti zpracování a až 80 GB paměti HBM2E. Její náklady jsou však značné, což je zasazuje mimo dosah jednotlivých vědců nebo menších organizací, obvykle cena kolem 10 000 až 15 000 USD za jednotku [5].
- NVIDIA H100: Dominuje tréninkovému sektoru AI s její architekturou Hopper a zvýšenou šířkou pásma paměti. Je ideální pro modely AI ve velkém měřítku a má ceny podobně jako A100, přibližně 10 000 až 15 000 USD za jednotku, v závislosti na konfiguraci a dodavateli [3].
Stručně řečeno, DGX Spark nabízí jedinečnou směs výkonu a dostupnosti pro výpočetní techniku AI za relativně nižší náklady ve srovnání s GPU špičkového datového centra, jako jsou A100 a H100. Je však dražší než GPU spotřebitelské třídy, jako jsou RTX 4090, což odráží jeho specializovaný design pro pracovní zátěž AI a zahrnutí vlastních softwarových nástrojů NVIDIA.
Citace:
[1] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-station-a-new-specialized-desktop-line-for-ai-work
[2] https://www.youtube.com/watch?v=KRBH0VON-2A
[3] https://www.gpu-mart.com/blog/best-gs-for-ai-and-deep-learning-2025
[4] https://www.trgdatacenters.com/resource/nvidia-dgx-buyers-guide-everything-you-need-to-now/
[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] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1JEF1DD/DGX_SPARK_PREVICIUSY_DIGITS_HAS_273GBS_MEMORY/
[8] https://www.tomshardware.com/reviews/gpu-hierarchie,4388.html
[9] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jedlum/dgx_sparks_nvidia_digits/