O NVIDIA DGX Spark é um sistema de computação AI compacto projetado para trazer recursos de supercomputação para a área de trabalho. É um preço a partir de US $ 2.999 para modelos parceiros e US $ 3.999 para a edição de fundadores da marca NVIDIA com armazenamento 4 TB [1]. Este sistema possui uma GPU da Blackwell Architecture, fornecendo até 1 PETAFLPOP DE FP4 AI COMPUTE POWER e 128 GB de memória unificada LPDDR5X [2].
Em comparação, outras GPUs de AI de alto desempenho variam significativamente em preço e desempenho:
- NVIDIA RTX 4090: principalmente uma GPU de jogos, também é capaz de lidar com tarefas de IA, especialmente para projetos de pequena e média escala. O RTX 4090 geralmente custa entre US $ 1.600 e US $ 2.000, tornando-se uma opção econômica para desenvolvedores que experimentam modelos de aprendizado profundo [3].
- Nvidia RTX 5090: Esta GPU apresenta a arquitetura Blackwell 2.0, oferecendo um salto significativo sobre seu antecessor. Embora ainda não seja amplamente adotado em ambientes corporativos, sua taxa de preço / desempenho o torna um forte candidato a pesquisadores e desenvolvedores. O preço do RTX 5090 não é mencionado explicitamente, mas deve ser maior que o RTX 4090 devido aos seus recursos e desempenho avançados [3].
- NVIDIA RTX A6000: Uma potência da estação de trabalho com 48 GB de suporte a VRAM e ECC, tornando -o perfeito para treinar modelos grandes. O RTX A6000 é geralmente mais caro que as GPUs de consumo como o RTX 4090, normalmente com preço de US $ 4.000 a US $ 6.000, dependendo do fornecedor e da configuração específica [3].
- NVIDIA A100: Projetado para data centers e ambientes de computação de alto desempenho, o A100 é uma opção de melhor escolha para aplicativos de IA corporativos. Oferece recursos excepcionais de processamento e até 80 GB de memória HBM2E. No entanto, seu custo é substancial, colocando -o além do alcance de pesquisadores individuais ou organizações menores, geralmente com preços entre US $ 10.000 e US $ 15.000 por unidade [5].
- Nvidia H100: domina o setor de treinamento de IA com sua arquitetura de tremonha e largura de banda de memória aprimorada. É ideal para modelos de IA em larga escala e tem um preço de maneira semelhante à A100, entre US $ 10.000 e US $ 15.000 por unidade, dependendo da configuração e fornecedor [3].
Em resumo, o DGX Spark oferece uma mistura exclusiva de desempenho e acessibilidade para a computação de IA a um custo relativamente menor em comparação com as GPUs de data center de ponta, como as A100 e H100. No entanto, é mais caro que as GPUs de nível de consumidor como o RTX 4090, refletindo seu design especializado para cargas de trabalho de IA e inclusão das ferramentas de software personalizadas da NVIDIA.
Citações:
[1] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-station-a-new Especializado-Desktop-line-for-work
[2] https://www.youtube.com/watch?v=krbh0von-2a
[3] https://www.gpu-mart.com/blog/best-gpus-for- e-deep-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-fute-of-intelligência
[6] https://www.amax.com/comparing-nvidia-blackwell-configurações/
[7] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jef1dd/dgx_spark_previously_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/