NVIDIA DGX SPARK和DGX站都是个人AI超级计算机，旨在将高性能AI计算带到台式机，但它们满足不同的需求并提供了独特的性能配置文件。
DGX火花
DGX Spark被销售为世界上最小的AI超级计算机，专为包括研究人员，数据科学家和学生在内的广泛用户而设计。它具有NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip，其中包括一个强大的Blackwell GPU，具有第五代张量芯和FP4支持。这种配置允许DGX Spark每秒最多可用于AI工作负载(顶部)，使其适用于本地或云基础架构[1] [2] [3]的原型，微调和部署AI模型。
DGX Spark带有128GB的统一LPDDR5X内存，并提供最多4TB NVME SSD的存储选项。它还支持高级网络功能，例如ConnectX-7，允许用户连接多个火花为较大的AI项目[3]。该系统紧凑，在标准电气插座上运行，价格为3,000美元，使更广泛的受众更容易获得[2] [7]。
DGX站
相比之下，DGX站是一个功能强大的台式系统，旨在要求AI工作负载，针对专业用户和企业。它由NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra桌面SuperChip提供动力，其中包括NVIDIA Blackwell Ultra GPU，具有最新的张量核心和FP4精度。该设置可在桌面上提供数据中心级的性能，使其非常适合大规模的AI模型培训和推理[1] [6]。
DGX站具有令人印象深刻的784GB连贯的存储空间，比DGX火花更大，使其可以处理更大，更复杂的AI模型。它还具有NVIDIA CONNECTX-8 SUPERNIC，它支持高达800GB/s的网络速度。这使多个DGX站之间的高速连通性用于大规模AI工作负载并加速数据传输[1] [5]。
虽然DGX Spark的购买价格为3,000美元，但DGX站有望通过Asus，Dell和HP等制造合作伙伴于2025年晚些时候发布，其价格可能会更高，可能会在10,000至50,000美元之间发行[9]。
###性能比较
在原始性能方面，DGX电台旨在处理更高的AI任务，因为其内存能力较大和更强大的GPU。 DGX Spark虽然其尺寸和价格强大，但非常适合较小规模的AI项目和原型制作。这两个系统都利用NVIDIA的Grace Blackwell架构和高级互连技术来优化AI工作负载的性能，但是DGX站的功能与企业级别的要求更加一致。
总体而言，DGX Spark提供了性能和负担能力的平衡，使更广泛的受众群体更容易获得AI计算，而DGX站则将其定位为需要极端AI处理能力的专业人员和组织的高端解决方案。
引用：
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers
[2] https://www.theverge.com/news/631957/nvidia-dgx-spark-spark-station-grace-brace-blackwell-ai-supercomputers-gtc
[3] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-station-a-new-pecialized-desktop-line-for-ai-work
[4] https://www.nvidia.com/en-eu/project-digits/
[5] https://www.ainvest.com/news/nvidia-unveils-dgx-spark-dgx-dgx-station-revolution-personal-ai-computing-2503/
[6] https://opentools.ai/news/nvidia-unleashes-the-future-with-personal-ai-supercomputers
[7] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jedy17/nvidia_digits_specs_releasd_releasd_and_and_and_renamed_to_dgx/
[8] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-station/
[9] https://www.youtube.com/watch?v=krbh0von-2a
[10] https://www.youtube.com/watch?v=csihxri1jt4
[11] https://www.turtlesai.com/en/pages-2527/nvidia-introduces-dgx-spark-fka-fka-fka-fka-digits-and-dgx-station