NVIDIA DGX SPARK是一种紧凑的AI计算系统，旨在为台式机带来超级计算功能。合作伙伴车型的价格起价为2,999美元，NVIDIA品牌创始人版本具有4TB存储[1]的价格为3,999美元。该系统具有Blackwell Architecture GPU，可提供多达1 petaflop的FP4 AI计算功率和128 GB的LPDDR5X统一内存[2]。
相比之下，其他高性能AI GPU的价格和绩效差异很大：
-NVIDIA RTX 4090：主要是游戏GPU，它也能够处理AI任务，特别是对于中小型项目。 RTX 4090的价格通常约为1,600至2,000美元，这是对开发人员尝试深度学习模型的经济有效选择[3]。
-NVIDIA RTX 5090：此GPU介绍了Blackwell 2.0体系结构，为其前身提供了重大的性能飞跃。尽管尚未在企业环境中广泛采用，但其绩效比率使其成为研究人员和开发人员的强大竞争者。 RTX 5090的价格没有明确提及，但由于其高级功能和性能，预计将高于RTX 4090 [3]。
-NVIDIA RTX A6000：具有48 GB VRAM和ECC支持的工作站强制室，非常适合培训大型型号。 RTX A6000通常比RTX 4090(通常价格约为4,000至6,000美元)的消费者GPU昂贵，具体取决于供应商和特定的配置[3]。
-NVIDIA A100：为数据中心和高性能计算环境而设计，A100是企业AI应用程序的最佳选择。它提供出色的处理功能和多达80 GB的HBM2E内存。但是，它的成本是巨大的，使其超出了个人研究人员或小型组织的范围，通常每单位价格约为10,000至15,000美元[5]。
-NVIDIA H100：以其Hopper架构和增强的记忆带宽来统治AI训练领域。它是大规模AI型号的理想选择，其价格类似于A100，根据配置和供应商的不同，每单位约10,000至15,000美元[3]。
总之，与高端数据中心GPU(如A100和H100)相比，DGX Spark以相对较低的成本提供了AI计算的性能和可访问性的独特融合。但是，它比RTX 4090(例如RTX 4090)的消费级GPU贵，反映了其用于AI工作负载的专业设计和包括NVIDIA的自定义软件工具。
引用：
[1] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-station-a-new-pecialized-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-and-deep-learning-2025
[4] https://www.trgdatacenters.com/resource/nvidia-dgx-buyers-guide-guide-everything-you-need-need to-know/
[5] https://blog.spheron.network/the-top-5-ai-gpus of 2025-Powering-the-future-intelligence
[6] https://www.amax.com/comparing-nvidia-blackwell-configurations/
[7] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1JEF1DD/DGX_SPARK_PREVICE_DIGITY_DIGITY_HAS_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/