Nvidia DGX Spark는 슈퍼 컴퓨팅 기능을 데스크탑에 가져 오도록 설계된 소형 AI 컴퓨팅 시스템입니다. 파트너 모델의 경우 2,999 달러, 4TB 스토리지가있는 NVIDIA 브랜드 창립자 에디션의 경우 3,999 달러로 시작됩니다 [1]. 이 시스템은 Blackwell Architecture GPU를 특징으로하며 FP4 AI 컴퓨팅 전력의 최대 1 개의 PETAFLOP 및 128GB의 LPDDR5X Unified Memory [2]를 제공합니다.
이에 비해 다른 고성능 AI GPU는 가격과 성능이 크게 다릅니다.
-NVIDIA RTX 4090 : 주로 게임 GPU, 특히 중소 규모 프로젝트의 경우 AI 작업을 처리 할 수 있습니다. RTX 4090의 가격은 일반적으로 약 1,600 ~ 2,000 달러로 딥 러닝 모델을 실험하는 개발자에게 비용 효율적인 옵션이됩니다 [3].
-NVIDIA RTX 5090 :이 GPU는 Blackwell 2.0 아키텍처를 소개하여 이전 모델보다 상당한 성능을 도출합니다. 엔터프라이즈 환경에서는 아직 널리 채택되지는 않았지만 가격 대 성과 비율은 연구원과 개발자에게 강력한 경쟁자가됩니다. RTX 5090의 가격은 명시 적으로 언급되지 않았지만 고급 기능과 성능으로 인해 RTX 4090보다 높을 것으로 예상됩니다 [3].
-NVIDIA RTX A6000 : 48GB의 VRAM 및 ECC 지원을 제공하는 워크 스테이션 강국으로 대형 모델을 훈련하기에 완벽합니다. RTX A6000은 일반적으로 RTX 4090과 같은 소비자 GPU보다 더 비싸며, 일반적으로 공급 업체 및 특정 구성에 따라 약 $ 4,000 ~ $ 6,000의 가격이 책정됩니다 [3].
-NVIDIA A100 : 데이터 센터 및 고성능 컴퓨팅 환경을 위해 설계된 A100은 엔터프라이즈 AI 애플리케이션을위한 최고의 선택입니다. 탁월한 처리 기능과 최대 80GB의 HBM2E 메모리를 제공합니다. 그러나 그 비용은 상당히 상당하며, 개별 연구원이나 소규모 조직의 범위를 넘어서는 이들이 일반적으로 단위당 약 $ 10,000 ~ $ 15,000입니다 [5].
-Nvidia H100 : 호퍼 아키텍처와 향상된 메모리 대역폭으로 AI 교육 부문을 지배합니다. 대규모 AI 모델에 이상적이며 구성 및 공급 업체에 따라 단위당 약 $ 10,000 ~ $ 15,000의 A100과 유사하게 가격이 책정됩니다 [3].
요약하면 DGX Spark는 A100 및 H100과 같은 고급 데이터 센터 GPU에 비해 상대적으로 저렴한 비용으로 AI 컴퓨팅에 대한 독특한 성능 및 접근성을 제공합니다. 그러나 RTX 4090과 같은 소비자 등급 GPU보다 비용이 많이 듭니다.
인용 :
[1] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-station-a-new-pecialized-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-everthing-you-need-to- know/
[5] https://blog.spheron.network/the-top-5-ai-gpus-of-2025-powering-future-of-intelligence
[6] https://www.amax.com/comparing-nvidia-blackwell-configurations/
[7] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jef1dd/dgx_spark_previly_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/