„NVIDIA DGX“ kibirkštis yra kompaktiška AI skaičiavimo sistema, skirta įtraukti į darbalaukį superkompiuterių galimybes. Jo kaina prasideda nuo 2 999 USD už partnerių modelius ir 3 999 USD už „NVIDIA“ prekės ženklo „Founders Edition“ su 4TB saugykla [1]. Ši sistema pasižymi „Blackwell“ architektūros GPU, užtikrinančiu iki 1 FP4 AI skaičiavimo galios ir 128 GB LPDDR5X vieningos atminties [2].
Palyginimui, kiti aukštos kokybės AI GPU labai skiriasi kainų ir našumo srityje:
- „NVIDIA RTX 4090“: Pirmiausia žaidimų GPU, jis taip pat gali atlikti AI užduotis, ypač mažiems ir vidutinio masto projektams. „RTX 4090“ paprastai kainuoja nuo 1 600 iki 2 000 USD, todėl tai yra ekonomiškai efektyvi galimybė kūrėjams, eksperimentuojantiems su giluminio mokymosi modeliais [3].
- „NVIDIA RTX 5090“: Šis GPU pristato „Blackwell 2.0“ architektūrą, siūlančią reikšmingą našumo šuolį prieš jo pirmtaką. Nors jo kainos ir našumo santykis dar nėra plačiai priimamas įmonių aplinkoje, tyrėjams ir kūrėjams jis tampa tvirtu varžovu. „RTX 5090“ kaina nėra aiškiai paminėta, tačiau tikimasi, kad dėl patobulintų savybių ir našumo ji bus didesnė nei RTX 4090 [3].
- „NVIDIA RTX A6000“: darbo vietos jėgainė su 48 GB VRAM ir ECC palaikymu, todėl jis puikiai tinka mokyti didelius modelius. „RTX A6000“ paprastai yra brangesnis nei vartotojų GPU, pavyzdžiui, „RTX 4090“, paprastai kainuoja nuo 4000 USD iki 6000 USD, atsižvelgiant į pardavėją ir specifinę konfigūraciją [3].
- „NVIDIA A100“: skirtas duomenų centruose ir aukštos kokybės skaičiavimo aplinkoje, A100 yra geriausias pasirinkimas įmonėms AI programas. Tai siūlo išskirtines apdorojimo galimybes ir iki 80 GB HBM2E atminties. Tačiau jos išlaidos yra nemažos, todėl atskirų tyrėjų ar mažesnių organizacijų ribų, paprastai kainos, kurių kaina yra nuo 10 000 iki 15 000 USD už vienetą [5].
- „Nvidia H100“: dominuoja AI mokymo sektoriuje su savo „Hopper Architecture“ ir patobulintu atminties pralaidumu. Tai idealiai tinka didelio masto AI modeliams ir yra panaši į A100 kainą, maždaug nuo 10 000 iki 15 000 USD už vienetą, atsižvelgiant į konfigūraciją ir pardavėją [3].
Apibendrinant galima pasakyti, kad „DGX Spark“ siūlo unikalų AI skaičiavimo našumo ir prieinamumo derinį palyginti mažesne kaina, palyginti su aukščiausios klasės duomenų centro GPU, tokiais kaip A100 ir H100. Tačiau jis yra brangesnis nei vartotojo lygio GPU, pavyzdžiui, „RTX 4090“, atspindi jo specializuotą AI darbo krūvio dizainą ir įtraukiant „NVIDIA“ pasirinktinius programinės įrangos įrankius.
Citatos:
[1] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-tistion-a-new-specifialized-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-leep-learning-2025
[4] https://www.trgdatacenters.com/resource/nvidia-dgx-buyers-guide-Everything-you-Beed-to-know/
[5] https://blog.spheron.network/the-top-5-ai-gpus-of-2025-powering-the-future-of-intelligence
[6] https://www.amax.com/comparling-nvidia-blackwell-configurations/
[7] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jef1dd/dgx_spark_previous_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/