NVIDIA DGX Spark เป็นระบบคอมพิวเตอร์ AI ขนาดกะทัดรัดที่ออกแบบมาเพื่อนำความสามารถในการคำนวณซูเปอร์คอมพิวเตอร์มาสู่เดสก์ท็อป ราคาเริ่มต้นที่ $ 2,999 สำหรับรุ่นพันธมิตรและ $ 3,999 สำหรับรุ่นผู้ก่อตั้ง Nvidia-branded ที่มีพื้นที่เก็บข้อมูล 4TB [1] ระบบนี้มีสถาปัตยกรรม Blackwell GPU ซึ่งให้บริการการคำนวณ FP4 AI ได้สูงสุด 1 Petaflop และหน่วยความจำ Unified LPDDR5X 128 GB [2]
ในการเปรียบเทียบ AI GPU ที่มีประสิทธิภาพสูงอื่น ๆ แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญในราคาและประสิทธิภาพ:
- Nvidia RTX 4090: ส่วนใหญ่เป็นเกม GPU ของเกมนอกจากนี้ยังสามารถจัดการงาน AI ได้โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับโครงการขนาดเล็กถึงขนาดกลาง โดยทั่วไป RTX 4090 มีราคาประมาณ $ 1,600 ถึง $ 2,000 ทำให้เป็นตัวเลือกที่คุ้มค่าสำหรับนักพัฒนาที่ทดลองกับแบบจำลองการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง [3]
- Nvidia RTX 5090: GPU นี้แนะนำสถาปัตยกรรม Blackwell 2.0 ซึ่งนำเสนอการก้าวกระโดดที่สำคัญเหนือรุ่นก่อน ในขณะที่ยังไม่ได้นำมาใช้อย่างกว้างขวางในสภาพแวดล้อมขององค์กรอัตราส่วนราคาต่อประสิทธิภาพทำให้เป็นคู่แข่งที่แข็งแกร่งสำหรับนักวิจัยและนักพัฒนา ราคาสำหรับ RTX 5090 ไม่ได้กล่าวถึงอย่างชัดเจน แต่คาดว่าจะสูงกว่า RTX 4090 เนื่องจากคุณสมบัติและประสิทธิภาพขั้นสูง [3]
- Nvidia RTX A6000: โรงไฟฟ้าเวิร์กสเตชันที่มีการสนับสนุน VRAM และ ECC 48 GB ทำให้เหมาะสำหรับการฝึกอบรมรุ่นใหญ่ RTX A6000 โดยทั่วไปมีราคาแพงกว่า GPU ผู้บริโภคเช่น RTX 4090 ซึ่งโดยทั่วไปราคาประมาณ $ 4,000 ถึง $ 6,000 ขึ้นอยู่กับผู้ขายและการกำหนดค่าเฉพาะ [3]
- Nvidia A100: ออกแบบมาสำหรับศูนย์ข้อมูลและสภาพแวดล้อมการคำนวณประสิทธิภาพสูง A100 เป็นตัวเลือกอันดับต้น ๆ สำหรับแอพพลิเคชั่น AI ขององค์กร มันมีความสามารถในการประมวลผลที่ยอดเยี่ยมและหน่วยความจำ HBM2E สูงสุด 80 GB อย่างไรก็ตามค่าใช้จ่ายของมันมีความสำคัญโดยวางมันเกินเอื้อมของนักวิจัยแต่ละคนหรือองค์กรขนาดเล็กมักจะมีราคาประมาณ $ 10,000 ถึง $ 15,000 ต่อหน่วย [5]
- Nvidia H100: ครองภาคการฝึกอบรม AI ด้วยสถาปัตยกรรมกระโดดและแบนด์วิดท์หน่วยความจำที่ปรับปรุงแล้ว มันเหมาะสำหรับรุ่น AI ขนาดใหญ่และมีราคาคล้ายกับ A100 ประมาณ $ 10,000 ถึง $ 15,000 ต่อหน่วยขึ้นอยู่กับการกำหนดค่าและผู้ขาย [3]
โดยสรุป DGX Spark นำเสนอการผสมผสานที่เป็นเอกลักษณ์ของประสิทธิภาพและการเข้าถึงสำหรับการคำนวณ AI ในราคาที่ค่อนข้างต่ำเมื่อเทียบกับศูนย์ข้อมูลระดับสูง GPU เช่น A100 และ H100 อย่างไรก็ตามมันมีราคาแพงกว่า GPU เกรดผู้บริโภคเช่น RTX 4090 ซึ่งสะท้อนให้เห็นถึงการออกแบบพิเศษสำหรับเวิร์กโหลด AI และการรวมเครื่องมือซอฟต์แวร์ที่กำหนดเองของ Nvidia
การอ้างอิง:
[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-guide-verything-werything-you-need-to-know
[5] https://blog.spheron.network/the-top-5-ai-gpus-of-2025-powering-the-future-of-intelligence
[6] https://www.amax.com/comparing-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/