NVIDIA DGX Spark è un sistema di calcolo AI compatto progettato per portare funzionalità di supercomputer sul desktop. Ha un prezzo a partire da $ 2.999 per i modelli partner e $ 3.999 per l'edizione dei fondatori a marchio Nvidia con spazio di archiviazione da 4 TB [1]. Questo sistema presenta una GPU di Architettura Blackwell, che fornisce fino a 1 petaflop di potenza di calcolo FP4 AI e 128 GB di memoria unificata LPDDR5X [2].
In confronto, altre GPU AI ad alte prestazioni variano significativamente nel prezzo e nelle prestazioni:
- NVIDIA RTX 4090: principalmente una GPU di gioco, è anche in grado di gestire compiti di intelligenza artificiale, in particolare per progetti su piccola e media scala. L'RTX 4090 ha generalmente un prezzo di circa $ 1.600 a $ 2.000, rendendolo un'opzione economica per gli sviluppatori che sperimentano modelli di apprendimento profondo [3].
- NVIDIA RTX 5090: questa GPU introduce l'architettura Blackwell 2.0, offrendo un salto significativo per le prestazioni sul suo predecessore. Sebbene non ancora ampiamente adottato in ambienti aziendali, il suo rapporto prezzo-prestazione lo rende un forte contendente per ricercatori e sviluppatori. Il prezzo per RTX 5090 non è esplicitamente menzionato, ma dovrebbe essere superiore all'RTX 4090 a causa delle sue caratteristiche e prestazioni avanzate [3].
- NVIDIA RTX A6000: una potenza di workstation con 48 GB di supporto VRAM e ECC, rendendolo perfetto per la formazione di modelli di grandi dimensioni. L'RTX A6000 è generalmente più costoso delle GPU del consumatore come l'RTX 4090, in genere al prezzo di circa $ 4.000 a $ 6.000, a seconda del fornitore e della configurazione specifica [3].
- NVIDIA A100: progettato per data center e ambienti di elaborazione ad alte prestazioni, l'A100 è una scelta migliore per le applicazioni AI aziendali. Offre capacità di elaborazione eccezionali e fino a 80 GB di memoria HBM2E. Tuttavia, il suo costo è sostanziale, mettendolo al di fuori della portata di singoli ricercatori o organizzazioni più piccole, in genere al prezzo di circa $ 10.000 a $ 15.000 per unità [5].
- NVIDIA H100: domina il settore dell'allenamento AI con la sua architettura della tramoggia e la larghezza di banda migliorata della memoria. È ideale per i modelli di intelligenza artificiale su larga scala ed è un prezzo in modo simile alla A100, da $ 10.000 a $ 15.000 per unità, a seconda della configurazione e del fornitore [3].
In sintesi, DGX Spark offre una miscela unica di prestazioni e accessibilità per l'informatica AI a un costo relativamente inferiore rispetto alle GPU di data center di fascia alta come A100 e H100. Tuttavia, è più costoso delle GPU di livello consumer come l'RTX 4090, riflettendo il suo design specializzato per i carichi di lavoro di intelligenza artificiale e l'inclusione degli strumenti software personalizzati di NVIDIA.
Citazioni:
[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-and-deep-learning-2025
[4] https://www.trgdatacenters.com/resource/nvidia-dgx-buyers-guide-everything-you-need-to-kno
[5] https://blog.spheron.network/the-top-5-ai-gpus-of-2025-powering-the-future-of-intelligence
[6] https://www.amax.com/comparing-nvidia-blackwell-configurations/
[7] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jef1dd/dgx_spark_prevely_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/