NVIDIA DGX Spark adalah sistem komputasi AI kompak yang dirancang untuk membawa kemampuan superkomputer ke desktop. Harga mulai dari $ 2.999 untuk model mitra dan $ 3.999 untuk edisi pendiri bermerek NVIDIA dengan penyimpanan 4TB [1]. Sistem ini menampilkan GPU arsitektur Blackwell, menyediakan hingga 1 petaflop daya komputasi FP4 AI dan 128 GB memori terpadu LPDDR5X [2].
Sebagai perbandingan, GPU AI berkinerja tinggi lainnya bervariasi secara signifikan dalam harga dan kinerja:
- NVIDIA RTX 4090: Terutama GPU game, ia juga mampu menangani tugas AI, terutama untuk proyek kecil hingga menengah. RTX 4090 umumnya dihargai sekitar $ 1.600 hingga $ 2.000, menjadikannya pilihan yang hemat biaya bagi pengembang yang bereksperimen dengan model pembelajaran yang mendalam [3].
- NVIDIA RTX 5090: GPU ini memperkenalkan arsitektur Blackwell 2.0, menawarkan lompatan kinerja yang signifikan atas pendahulunya. Meskipun belum banyak diadopsi di lingkungan perusahaan, rasio harga terhadap kinerja menjadikannya pesaing yang kuat bagi para peneliti dan pengembang. Harga untuk RTX 5090 tidak disebutkan secara eksplisit tetapi diharapkan lebih tinggi dari RTX 4090 karena fitur dan kinerjanya yang canggih [3].
- NVIDIA RTX A6000: Powerhouse workstation dengan 48 GB dukungan VRAM dan ECC, membuatnya sempurna untuk melatih model besar. RTX A6000 umumnya lebih mahal daripada GPU konsumen seperti RTX 4090, biasanya dengan harga sekitar $ 4.000 hingga $ 6.000, tergantung pada vendor dan konfigurasi spesifik [3].
- NVIDIA A100: Dirancang untuk pusat data dan lingkungan komputasi kinerja tinggi, A100 adalah pilihan utama untuk aplikasi AI perusahaan. Ini menawarkan kemampuan pemrosesan yang luar biasa dan hingga 80 GB memori HBM2E. Namun, biayanya sangat besar, menempatkannya di luar jangkauan peneliti individu atau organisasi yang lebih kecil, biasanya dengan harga sekitar $ 10.000 hingga $ 15.000 per unit [5].
- NVIDIA H100: Mendominasi sektor pelatihan AI dengan arsitektur hopper dan peningkatan bandwidth memori. Ini sangat ideal untuk model AI skala besar dan dihargai serupa dengan A100, sekitar $ 10.000 hingga $ 15.000 per unit, tergantung pada konfigurasi dan vendor [3].
Singkatnya, DGX Spark menawarkan perpaduan yang unik antara kinerja dan aksesibilitas untuk komputasi AI dengan biaya yang relatif lebih rendah dibandingkan dengan GPU pusat data kelas atas seperti A100 dan H100. Namun, lebih mahal daripada GPU kelas konsumen seperti RTX 4090, yang mencerminkan desain khusus untuk beban kerja AI dan dimasukkannya alat perangkat lunak khusus NVIDIA.
Kutipan:
[1] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-station-a-new-spesialisasi-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-bx-guide-everything-you-need-to-now/
[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_previouse_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/