NVIDIA DGX Spark to kompaktowy system obliczeń AI zaprojektowany w celu wprowadzenia możliwości superkomputerowych na komputer stacjonarny. Wyceniono go od 2999 USD za modele partnerskie i 3 999 USD za edycję założycieli marki NVIDIA z pamięcią 4 TB [1]. System ten zawiera procesor graficzny Blackwell Architecture, zapewniający do 1 PEAFLOP zasilania obliczeniowego FP4 AI i 128 GB zjednoczonej pamięci LPDDR5X [2].
Dla porównania, inne wysokowydajne procesory graficzne AI różnią się znacznie pod względem ceny i wydajności:
- NVIDIA RTX 4090: Przede wszystkim GPU gier, jest również w stanie obsługiwać zadania AI, szczególnie w przypadku projektów małych i średnich. RTX 4090 jest zazwyczaj wyceniony na około 1600 do 2000 USD, co czyni ją opłacalną opcją dla programistów eksperymentujących z modelami głębokiego uczenia się [3].
- Nvidia RTX 5090: Ten procesor graficzny wprowadza architekturę Blackwell 2.0, oferując znaczący skok wydajności nad jej poprzednikiem. Chociaż nie jest to jeszcze powszechnie przyjęte w środowiskach korporacyjnych, jego współczynnik ceny do wyniki czyni go silnym pretendentem dla badaczy i programistów. Cena RTX 5090 nie jest wyraźnie wymieniona, ale oczekuje się, że będzie wyższa niż RTX 4090 ze względu na zaawansowane funkcje i wydajność [3].
- NVIDIA RTX A6000: Powerhouse stacji roboczej z 48 GB wsparcia VRAM i ECC, dzięki czemu jest idealny do szkolenia dużych modeli. RTX A6000 jest na ogół droższy niż GPU konsumenckie, takie jak RTX 4090, zwykle w cenie około 4000 do 6000 USD, w zależności od dostawcy i konkretnej konfiguracji [3].
- NVIDIA A100: Zaprojektowany dla centrów danych i wysokowydajnych środowisk obliczeniowych, A100 jest najlepszym wyborem dla aplikacji AI Enterprise. Oferuje wyjątkowe możliwości przetwarzania i do 80 GB pamięci HBM2E. Jednak jego koszt jest znaczny, umieszczając go poza zasięgiem poszczególnych badaczy lub mniejszych organizacji, zwykle wycenionych od 10 000 do 15 000 USD za jednostkę [5].
- NVIDIA H100: Dominuje sektor szkoleniowy AI z architekturą lejem i zwiększoną przepustowość pamięci. Jest idealny do modeli AI na dużą skalę i jest wyceniony podobnie jak A100, około 10 000 do 15 000 USD za jednostkę, w zależności od konfiguracji i dostawcy [3].
Podsumowując, DGX Spark oferuje unikalną mieszankę wydajności i dostępności w zakresie obliczeń AI po stosunkowo niższych kosztach w porównaniu z wysokiej klasy GPU Centrum danych, takich jak A100 i H100. Jest jednak droższy niż GPU klasy konsumenckiej, jak RTX 4090, odzwierciedlając jego wyspecjalizowany projekt obciążeń AI i włączenie niestandardowych narzędzi programowych NVIDIA.
Cytaty:
[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-goide-everthing-you-need-mnow/
[5] https://blog.spheron.network/the-top-5-ai-gpus-of-2025-powering-the-future-of-inteligence
[6] https://www.amax.com/comparing-nvidia-blackwell-configurations/
[7] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jef1dd/dgx_spark_prevaly_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/