Le NVIDIA DGX Spark est un système informatique compact AI conçu pour apporter des capacités de supercomputing au bureau. Il est au prix de 2 999 $ pour les modèles partenaires et 3 999 $ pour l'édition Founders de marque NVIDIA avec un stockage de 4 To [1]. Ce système dispose d'un GPU d'architecture Blackwell, fournissant jusqu'à 1 Petaflop de puissance de calcul FP4 AI et 128 Go de mémoire unifiée LPDDR5X [2].
En comparaison, d'autres GPU IA à haute performance varient considérablement en prix et en performance:
- Nvidia RTX 4090: principalement un GPU de jeu, il est également capable de gérer les tâches d'IA, en particulier pour les projets à petite à moyenne échelle. Le RTX 4090 est généralement au prix d'environ 1 600 $ à 2 000 $, ce qui en fait une option rentable pour les développeurs expérimentant des modèles d'apprentissage en profondeur [3].
- NVIDIA RTX 5090: Ce GPU présente l'architecture Blackwell 2.0, offrant un saut de performance significatif sur son prédécesseur. Bien qu'il ne soit pas encore largement adopté dans des environnements d'entreprise, son ratio prix / performance en fait un solide concurrent pour les chercheurs et les développeurs. Le prix du RTX 5090 n'est pas explicitement mentionné mais devrait être plus élevé que le RTX 4090 en raison de ses fonctionnalités et de ses performances avancées [3].
- NVIDIA RTX A6000: Une centrale de travail avec 48 Go de soutien VRAM et ECC, ce qui le rend parfait pour la formation de grands modèles. Le RTX A6000 est généralement plus cher que les GPU grand public comme le RTX 4090, au prix généralement d'un prix entre 4 000 $ et 6 000 $, selon le fournisseur et la configuration spécifique [3].
- NVIDIA A100: Conçu pour les centres de données et les environnements informatiques hautes performances, l'A100 est un choix supérieur pour les applications d'IA d'entreprise. Il offre des capacités de traitement exceptionnelles et jusqu'à 80 Go de mémoire HBM2E. Cependant, son coût est substantiel, le plaçant hors de portée de chercheurs individuels ou de petites organisations, évaluant généralement entre 10 000 $ et 15 000 $ par unité [5].
- NVIDIA H100: domine le secteur de la formation AI avec son architecture Hopper et sa bande passante de mémoire améliorée. Il est idéal pour les modèles d'IA à grande échelle et est un prix de la même manière que l'A100, environ 10 000 $ à 15 000 $ par unité, selon la configuration et le fournisseur [3].
En résumé, le DGX Spark propose un mélange unique de performances et d'accessibilité pour l'informatique en IA à un coût relativement inférieur par rapport aux GPU de centre de données haut de gamme comme les A100 et H100. Cependant, il est plus cher que les GPU de qualité grand public comme le RTX 4090, reflétant sa conception spécialisée pour les charges de travail de l'IA et l'inclusion des outils logiciels personnalisés de NVIDIA.
Citations:
[1] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-station-a-new-specialized-desktop-line-for-maywork
[2] https://www.youtube.com/watch?v=krbh0von-2a
[3] https://www.gpu-mart.com/blog/best-gpus-for-ai-andeep-learning-2025
[4] https://www.trgdatacenters.com/resource/nvidia-dgx-buyers-uide-everything-you-need-to-know/
[5] https://blog.spheron.network/the-top-5-ai-gpus-of-2025-Powering-the-future-of-intelligence
[6] https://www.amax.com/comparting-nvidia-blackwell-configurations/
[7] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jef1dd/dgx_spark_prevify_digits_has_273gbs_memory/
[8] https://www.tomshardware.com/reviews/gpu-hierarchy 4388.html
[9] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jedlum/dgx_sparks_nvidia_digits/