NVIDIA DGX Sparkは、スーパーコンピューティング機能をデスクトップにもたらすように設計されたコンパクトなAIコンピューティングシステムです。パートナーモデルは2,999ドル、4TBストレージを備えたNVIDIAブランドのファウンダーズエディションでは3,999ドルから価格です[1]。このシステムは、Blackwell Architecture GPUを備えており、FP4 AI計算電力と128 GBのLPDDR5X統一メモリを提供します[2]。
それに比べて、他の高性能AI GPUの価格とパフォーマンスは大幅に異なります。
-NVIDIA RTX 4090：主にゲームGPUであり、特に小規模から中規模のプロジェクトではAIタスクを処理することもできます。 RTX 4090の価格は通常、約1,600〜2,000ドルであるため、深い学習モデルを実験する開発者にとって費用対効果の高いオプションです[3]。
-NVIDIA RTX 5090：このGPUは、Blackwell 2.0アーキテクチャを導入し、前任者に大きなパフォーマンスの飛躍をもたらします。エンタープライズ環境ではまだ広く採用されていませんが、その価格とパフォーマンスの比率により、研究者と開発者にとって強力な競争相手になります。 RTX 5090の価格は明示的に言及されていませんが、その高度な機能とパフォーマンスにより、RTX 4090よりも高いと予想されます[3]。
-NVIDIA RTX A6000：48 GBのVRAMとECCサポートを備えたワークステーションパワーハウスで、大規模なモデルのトレーニングに最適です。 RTX A6000は一般に、RTX 4090のような消費者GPUよりも高価で、通常はベンダーと特定の構成に応じて約4,000ドルから6,000ドルの価格です[3]。
-NVIDIA A100：データセンターと高性能コンピューティング環境向けに設計されたA100は、エンタープライズAIアプリケーションに最適です。優れた処理機能と最大80 GBのHBM2Eメモリを提供します。ただし、そのコストはかなりのものであり、個々の研究者または小規模な組織の手の届かないところに配置され、通常は約10,000ドルから15,000ドルあたり15,000ドルです[5]。
-NVIDIA H100：ホッパーアーキテクチャとメモリ帯域幅の強化により、AIトレーニングセクターを支配します。大規模なAIモデルに最適であり、構成とベンダー[3]に応じて、ユニットあたり約10,000ドルから15,000ドルのA100と同様に価格設定されています。
要約すると、DGX Sparkは、A100やH100などのハイエンドデータセンターGPUと比較して、比較的低いコストでAIコンピューティングのパフォーマンスとアクセシビリティのユニークなブレンドを提供します。ただし、RTX 4090のような消費者グレードのGPUよりも高価であり、AIワークロードの特殊な設計とNVIDIAのカスタムソフトウェアツールを含めることを反映しています。
引用：
[1] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-station-a-newspecialized-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-epe-learning-2025
[4] https://www.trgdatacenters.com/resource/nvidia-dgx-buyers-guide-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/comparing-nvidia-blackwell-configurations/
[7] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jef1dd/dgx_spark_previally_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/