Der NVIDIA DGX Spark ist ein kompaktes AI -Computersystem, mit dem Supercomputing -Funktionen auf den Desktop gebracht werden sollen. Es kostet ab 2.999 US-Dollar für Partnermodelle und 3.999 US-Dollar für die Nvidia-Branded Founders Edition mit 4TB-Speicher [1]. Dieses System verfügt über eine Blackwell -Architektur -GPU, die bis zu 1 PETAFLOP FP4 AI -Rechenleistung und 128 GB LPDDR5x Unified Memory bietet [2].
Im Vergleich dazu variieren andere Hochleistungs-KI-GPUs erheblich in Preis und Leistung:
. Der RTX 4090 kostet im Allgemeinen rund 1.600 bis 2.000 US-Dollar, was es zu einer kostengünstigen Option für Entwickler macht, die mit Deep Learning-Modellen experimentieren [3].
- NVIDIA RTX 5090: Diese GPU führt die Blackwell 2.0 -Architektur ein und bietet einen bedeutenden Leistungssprung über den Vorgänger. Obwohl es in Unternehmensumgebungen noch nicht weit verbreitet ist, macht es das Preis-Leistungs-Verhältnis zu einem starken Anwärter für Forscher und Entwickler. Der Preis für den RTX 5090 wird nicht ausdrücklich erwähnt, wird jedoch aufgrund seiner fortschrittlichen Merkmale und Leistung höher als der RTX 4090 sein [3].
. Der RTX A6000 ist im Allgemeinen teurer als der Verbraucher -GPUs wie der RTX 4090, der je nach Anbieter und spezifischer Konfiguration in der Regel rund 4.000 bis 6.000 US -Dollar bewertet [3].
- NVIDIA A100: Der A100 für Rechenzentren und Hochleistungs-Computerumgebungen ist eine Top-Wahl für Unternehmensanwendungen. Es bietet außergewöhnliche Verarbeitungsfunktionen und bis zu 80 GB HBM2E -Speicher. Die Kosten sind jedoch erheblich und platzieren sie über die Reichweite einzelner Forscher oder kleinerer Organisationen, die in der Regel rund 10.000 bis 15.000 US -Dollar pro Einheit preisgeben [5].
- NVIDIA H100: Dominiert den KI -Trainingssektor mit seiner Hopper -Architektur und einer verbesserten Speicherbandbreite. Es ist ideal für groß angelegte KI-Modelle und kostet ähnlich wie bei der A100, je nach Konfiguration und Verkäufer rund 10.000 bis 15.000 US-Dollar pro Einheit [3].
Zusammenfassend bietet der DGX Spark eine einzigartige Mischung aus Leistung und Zugänglichkeit für das AI-Computing zu relativ geringeren Kosten im Vergleich zu GPUs des High-End-Rechenzentrums wie dem A100 und H100. Es ist jedoch teurer als GPUs der Verbraucher wie dem RTX 4090, was das spezielle Design für KI-Workloads und die Einbeziehung der benutzerdefinierten Softwaretools von NVIDIA widerspiegelt.
Zitate:
[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-gpus-for-ai-andep-learning-2025
[4] https://www.trgdatacenters.com/resource/nvidia-dgx-buyers-guide-ething-you-need-tkus/
[5] https://blog.spheron.network/the-top-5-ai-gpus-of-2025-bowering-the-future-of-intelligence
[6] https://www.amax.com/comparing-nvidia-blackwell-configurations/
[7] https://www.reddit.com/r/localllama/comportment/1jef1dd/dgx_spark_previous_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/