DGX Spark مقابل Mac Studio: مقارنة سعرية لمُعالج NVIDIA الشخصي للذكاء الاصطناعي

التوافر، وسعر التجزئة في العالم الحقيقي عبر ستة دول، مقارنة مع Mac Studio.

Page content

NVIDIA DGX Spark هو حقيقي، متاح للبيع 15 أكتوبر 2025، ويستهدف مطوري CUDA الذين يحتاجون إلى عمل محلي على نماذج LLM مع مكدس NVIDIA AI المتكامل. السعر الموصى به في الولايات المتحدة 3999 دولارًا أمريكيًا؛ بينما يكون السعر في المملكة المتحدة/ألمانيا/اليابان أعلى بسبب ضريبة القيمة المضافة والقناة. لا تزال الأسعار الرسمية في أستراليا/كوريا غير متوفرة على نطاق واسع.

مقابل Mac Studio مع 128 جيجابايت ومساحة تخزين SSD كبيرة، غالبًا ما يكون Spark مكلفًا بنفس المقدار أو أقل من Mac M4 Max المزود بتحسينات، ويكون تقريبًا مماثلًا لـ Mac M3 Ultra المبتدئ — لكن يمكن لـ Mac Studio أن يصل إلى 512 جيجابايت و >800 جيجابايت/ثانية من عرض النطاق الترددي الموحّد، بينما يتفوق Spark في CUDA/FP4 و 200 جيجابايت/ثانية التوسيع المزدوج.

رسم توضيحي لـ DGX Spark مقابل Mac Studio

ما هو NVIDIA DGX Spark؟

NVIDIA DGX Spark هو محطة عمل AI مدمجة وصغيرة الحجم تم بناؤها حول Grace Blackwell GB10 Superchip (وحدة معالجة مركزية ARM + وحدة معالجة رسومية Blackwell في نفس الحزمة عبر NVLink-C2C). تضع NVIDIA إياه كـ “كمبيوتر فائق شخصي” للمطورين، الباحثين، والطلاب المتقدمين الذين يرغبون في إطلاق نماذج كبيرة (حتى ~200 مليار معلمة) محليًا، ثم تسليمها إلى مركز البيانات أو السحابة.

هذا يمثل جهود NVIDIA لجلب قدرات AI من مستوى مركز البيانات إلى المطورين الفرديين والفرق الصغيرة، مما يفتح الباب أمام الوصول إلى بنية تحتية قوية كانت متاحة سابقًا فقط في بيئات السحابة المؤسسية أو الخوادم المتطورة باهظة التكلفة. تم تصميم الشكل بعناية ليناسب مكتبًا جنبًا إلى جنب مع معدات التطوير القياسية، مما يجعله عمليًا للاستخدام في المكتب، المختبر المنزلي، أو البيئات التعليمية.

المواصفات الأساسية

  • الحساب: حتى 1 PFLOP (FP4) أداء AI؛ ~1000 TOPS من معايير NPU/GPU المذكورة في المواد. تقدم بنية Blackwell GPU تحسينات كبيرة في عمليات وحدة التنسور، خاصةً للاستنتاج المُكمَّس بالتنسيق FP4 وINT4، وهو أمر ضروري لتشغيل LLMs الحديثة بكفاءة.
  • الذاكرة: 128 جيجابايت من الذاكرة الموحّدة LPDDR5x (مُلحَّدة، غير قابلة للتحديث) مع حوالي 273 جيجابايت/ثانية من عرض النطاق الترددي. تشير بنية الذاكرة الموحّدة إلى أن وحدة معالجة Grace CPU ووحدة معالجة Blackwell GPU تشارك نفس حوض الذاكرة، مما يزيل حواجز نقل PCIe عند نقل البيانات بين المعالجات المركزية والرسومية. هذا مفيد بشكل خاص للعملات التي تتضمن نقلات متكررة بين الذاكرة الرئيسية والجهاز.
  • التخزين: 1–4 تيرابايت NVMe SSD (الإصدار الأصلي يُشار إليه غالبًا بـ 4 تيرابايت). يُعد تخزين NVMe ضروريًا لتخزين نقاط التحقق الكبيرة، والمجموعات، والحالة الوسيطة للتدريب. يوفر التكوين بسعة 4 تيرابايت مساحة كافية لعدد كبير من إصدارات النماذج الكبيرة والبيانات.
  • الإدخال/الإخراج والشبكة: 10 جيجابت في الثانية إيثرنت، Wi-Fi 7، HDMI 2.1، عدة منافذ USB-C مع وضع DisplayPort بديل؛ تشمل العديد من تكوينات الشركاء منافذ ConnectX-7 (200 جيجابت/ثانية) لربط وحدتين مع قدرات RDMA (الوصول المباشر إلى الذاكرة البعيدة). تتيح الاتصالات عالية السرعة التوسع تقريبًا بشكل خطي عند تشغيل التدريب أو الاستنتاج الموزع عبر وحدتين.
  • الحجم/الطاقة: تصميم صغير جدًا (~150 × 150 × 50.5 مم، حوالي 5.9 × 5.9 × 2.0 بوصة)، مزود بوحدة طاقة خارجية؛ ~170 واط استهلاك طاقة متوسط تحت أعباء العمل AI. هذا فعّال بشكل ملحوظ مقارنة بمحطات العمل AI التقليدية التي تُحتاج غالبًا إلى مصادر طاقة تصل إلى 400-1000 واط ووحدات كمبيوتر برجية. يسمح التصميم المدمج بتشغيله من مخارج الطاقة القياسية في المكتب دون متطلبات كهربائية خاصة.
  • البرامج: تأتي مع DGX Base OS (مبنية على Ubuntu) ومكدس البرامج NVIDIA AI بما في ذلك مكتبات CUDA-X، خادم الاستنتاج Triton، RAPIDS لعلوم البيانات المسرّعة بالرسومات، إصدارات محسّنة من PyTorch وTensorFlow، إطار NeMo لـ AI التحويلية، ووصول إلى NGC (NVIDIA GPU Cloud) سجل الحاويات مع نماذج وحاويات مُحسّنة مسبقًا. هذا يوفر عمليات GenAI الجاهزة دون الحاجة إلى تخصيص الاعتماديات وتحسين الإطارات لأسابيع.

مزايا العمارة

تُمثل Grace Blackwell GB10 Superchip ابتكارًا كبيرًا من حيث العمارة. من خلال دمج وحدات المعالجة المركزية ARM من Grace مع وحدات الحساب Blackwell GPU على حزمة واحدة متصلة عبر NVLink-C2C (الاتصال بين الرقاقات)، تحقق NVIDIA تأخيرًا أقل بكثير وعرض نطاق ترددي أعلى لاتصال المعالجات المركزية والرسومية مقارنة بالأنظمة التقليدية التي تعتمد على PCIe. هذا التكامل الوثيق مفيد بشكل خاص لـ:

  • مراحل المعالجة والمعالجة اللاحقة في أنظمة AI حيث تحتاج المعالجات المركزية والرسومية إلى تبادل البيانات بسرعة
  • العملات الهجينة التي تستخدم المعالجات المركزية والرسومية في وقت واحد
  • التطبيقات التي تستهلك الذاكرة حيث تُزيل بنية الذاكرة الموحّدة تكرار البيانات المكلف بين المعالجات الرئيسية والجهاز
  • حالات الاستنتاج في الوقت الفعلي حيث يكون التأخير المنخفض أمرًا حيويًا

أعلنت NVIDIA عن الجهاز في البداية كـ مشروع “Digits” في مؤتمرات سابقة؛ والاسم الحالي هو DGX Spark، وهو يستمر في علامة DGX المعروفة من أنظمة AI في مركز البيانات.

توفر وتوقيت الإطلاق

  • أسبوع الإطلاق: أعلنت NVIDIA عن فتح الطلبات يوم الأربعاء، 15 أكتوبر 2025 عبر موقع NVIDIA.com والشركاء المعتمدين. هذا يأتي بعد شهور من الترقب بعد الإعلان الأول عن مشروع Digits في مؤتمر GTC (مؤتمر تقنيات الرسومات) في وقت سابق من عام 2025.
  • النشر العالمي: تشير صفحات منتجات NVIDIA ومواد الصحافة إلى شركاء عالميين بما في ذلك OEMs الكبار: Acer، ASUS، Dell، HP، Lenovo، MSI، وGigabyte الذين يطلقون محطات العمل الصغيرة القائمة على GB10. قد تقدم كل شركة شريك تكوينات مختلفة وشروط الضمان والخيارات الداعمة.
  • قيود التوريد: يبدو أن التوفر المبكر محدود، خاصة خارج الولايات المتحدة. تظهر العديد من المتاجر “طلب حسب الطلب”، “طلب مسبق”، أو “طلب متأخر” بدلًا من توفر فوري. هذا أمر شائع عند إطلاق الأجهزة المتطورة، خاصة مع تصميمات الرقاقات المعقدة مثل GB10.
  • الاختلافات الإقليمية: بينما يمكن للعملاء الأمريكيين طلب المنتج مباشرة من NVIDIA والمتاجر الكبرى، قد يواجه العملاء الدوليون فترات انتظار أطول ويجب عليهم التحقق مع الموزعين المعتمدين المحليين للحصول على تواريخ التسليم الدقيقة. لا تزال بعض المناطق (خاصة أستراليا وكوريا الجنوبية) لا تمتلك أسعارًا رسمية معلنة في المتاجر.

الأسعار الفعلية التي يمكن التحقق منها

ما يلي هو أسعار التجزئة/القائمة العامة الحالية التي يمكننا العثور عليها حتى 15 أكتوبر 2025 (أستراليا/ميلبورن)، مع تقديرات بالدولار الأمريكي للسياق. حيث لم يتم نشر سعر محلي ثابت بعد، نشير إلى الحالة.

كيف تم تقدير المكافئ بالدولار الأمريكي: استخدمنا معدلات الصرف المرجعية/المجسّات التاريخية في أواخر أكتوبر 2025 (Exchange-Rates.org & ExchangeRatesUK)؛ تختلف المجموعات الفعلية عند الدفع حسب الضرائب والرسوم والتحويلات.

الدولة السعر بالعملة المحلية USD المكافئ (تقريبي) التعليق / المصدر
الولايات المتحدة $3,999 $3,999 تشير معلومات الضغط الأمريكية ومواد الإطلاق من NVIDIA إلى $3,999 لـ DGX Spark (السعر النهائي مقابل التلميح السابق $3,000).
المملكة المتحدة £3,699.97 مع ضريبة القيمة المضافة ≈$4,868 تُظهر صفحة منتج Novatech £3,699.97 مع ضريبة القيمة المضافة (الإصدار الأصلي). USD ≈ £×1.316 باستخدام مرجعي أكتوبر 2025.
ألمانيا €3,689 ≈$4,264 أفادت heise أن السعر في ألمانيا هو €3,689 لتكوين 4 تيرابايت. USD ≈ €×1.156 باستخدام مرجعي أكتوبر 2025.
اليابان ¥899,980 (Tsukumo) ≈$6,075 تُظهر قائمة Tsukumo التجزئة ¥899,980 (بما في ذلك الضريبة). تُظهر NTT-X ¥911,790؛ كلاهما “طلب حسب الطلب”. USD ≈ ¥ / 148.14.
كوريا الجنوبية طلب حسب الطلب / طلب مسبق — تُظهر سوق NVIDIA في كوريا Spark؛ الشركاء المحليون يأخذون طلبات مسبقة، لا تزال هناك سعرًا ملصقًا KRW عامًا غير متوفر.
أستراليا TBA — تُظهر صفحة منتج NVIDIA في أستراليا حية، لكن لا توجد سعرًا AUD ملصقًا من المتاجر الكبرى في وقت الكتابة.

ملاحظات: • دخلت المبيعات في المملكة المتحدة (Novatech) والمتاجر اليابانية (Tsukumo، NTT-X) في الإصدار الأصلي مع 4 تيرابايت SSD. قد تكون التوفر طلب حسب الطلب أو طلب متأخر. • يأتي السعر €3,689 من إرشادات الأسعار من الصحافة التقنية الرئيسية؛ تُظهر بعض المتاجر B2B Spark “طلب حسب الطلب” انتظار المخزون.

التكوينات النموذجية (ما سترى فعليًا)

من المهم فهم التكوينات المختلفة ورقم SKU لأن الذاكرة غير قابلة للتحديث والخيارات التخزينية تختلف بشكل كبير:

إصدار NVIDIA الأصلي

هذا هو التكوين المرجعي المباع مباشرة من NVIDIA ويُعتبر أساسًا لمعظم المراجع والاختبارات:

  • المواصفات الأساسية: GB10 Superchip، 128 جيجابايت LPDDR5x من الذاكرة الموحّدة، 4 تيرابايت NVMe SSD
  • الشبكة: Wi-Fi 7 (802.11be)، 10 جيجابت في الثانية إيثرنت، ConnectX-7 SmartNIC مع منافذ 200 جيجابت/ثانية لربط وحدتين
  • العرض والملحقات: HDMI 2.1 (يدعم 4K @ 120Hz أو 8K @ 60Hz)، عدة منافذ USB-C مع وضع DisplayPort بديل، منافذ USB-A
  • الأبعاد: ~150 × 150 × 50.5 مم (5.9 × 5.9 × 2.0 بوصة)
  • الطاقة: مزود طاقة خارجي، استهلاك متوسط ~170 واط
  • البرامج المضمنة: DGX Base OS مع مكدس البرامج الكامل لـ NVIDIA AI Enterprise

الإصدار الأصلي مع ConnectX-7 مفيد بشكل خاص للباحثين الذين قد يرغبون في توسيعه إلى مجموعة من وحدتين في المستقبل دون الحاجة إلى استبدال المعدات.

تكوينات شركاء OEM

تُقدم شركات التكامل والشركات المصنعة تنويعات بخيارات مختلفة:

  • خيارات التخزين: تقدم بعض الشركاء 1 تيرابايت، 2 تيرابايت، أو 4 تيرابايت من SSD بأسعار مختلفة. إذا كنت تقوم فقط بالاستنتاج مع النماذج المحمّلة ولا تحتاج إلى تخزين عدة نقاط تحقق كبيرة، يمكن أن توفر خيار 1-2 تيرابايت مئات الدولارات.
  • اختلافات الشبكة: لا تشمل جميع تكوينات الشركاء منفذ ConnectX-7 بسرعة 200 جيجابت/ثانية. قد تُشحن النماذج الموجهة للسوق الميزانية فقط بـ 10GbE وWi-Fi 7. إذا لم تخطط لربط وحدتين، يمكن أن تقلل التكاليف.
  • اختلافات في المظهر: تستخدم الشركاء تصميمات صناعية خاصة، والتي قد تؤثر على أداء التبريد، مستويات الضوضاء، والجمال. قد تقدم بعضها خيارات تثبيت في الرف لبيئات المختبر.
  • الدعم والخدمات: تقدم Dell، HP، وLenovo عادةً خيارات دعم على مستوى المؤسسة بما في ذلك الخدمة الميدانية، الضمانات الممتدة، والتكامل مع أنظمة إدارة IT المؤسسية — مما يكون مفيدًا لتطبيقات الأعمال.
  • ملاحظة الذاكرة: تستخدم جميع التكوينات نفس 128 جيجابايت LPDDR5x من الذاكرة الملحَّدة. لا يمكن تكوينها عبر أي SKU لأنها جزء من تصميم حزمة GB10 Superchip.

عند اختيار التكوين، تفكّر في:

  • هل تحتاج إلى التوسيع؟ إذا نعم، تأكد من أن SKU يشمل ConnectX-7
  • كم مساحة تخزين محلية؟ تضيف أوزان النماذج، المجموعات، والنقاط التحقق بسرعة
  • ما الدعم الذي تحتاجه؟ دعم NVIDIA المباشر مقابل دعم OEM المؤسسي مع SLAs
  • ما التكلفة الإجمالية؟ قد تشمل تكوينات الشركاء برامج أو خدمات إضافية

DGX Spark مقابل Mac Studio (مقارنة مماثلة لسعة الذاكرة)

ما نقارنه: DGX Spark الأصلي (GB10، 128 جيجابايت موحّدة، حتى 4 تيرابايت SSD) مقابل Mac Studio المُكوّن لـ 128 جيجابايت موحّدة (M4 Max) أو M3 Ultra عند النظر في عرض النطاق الترددي/التوسع الأقصى.

لقطة الأسعار

  • DGX Spark (الولايات المتحدة): 3999 دولارًا أمريكيًا.
  • أسعار Mac Studio الأساسية (الولايات المتحدة): M4 Max من 1999 دولارًا أمريكيًا، M3 Ultra من 3999 دولارًا أمريكيًا (يقوم العديد من المستخدمين بإضافة الذاكرة/التخزين للوصول إلى 128 جيجابايت/4 تيرابايت).
  • تحديثات الذاكرة: تقدم Apple تكوينات مصنعية تصل إلى 128 جيجابايت (M4 Max) أو 512 جيجابايت (M3 Ultra)؛ تُظهر متجر أستراليا التدرج في التكلفة (مجرد إشارة لاختلافات الأسعار).

الخلاصة: لموازنة 128 جيجابايت/4 تيرابايت، ستصبح السعر النهائي لـ Mac Studio عادةً أعلى بكثير من 1999 دولارًا أمريكيًا، ويمكن أن يكون مُقارنًا أو أعلى من Spark حسب الرقاقات (M4 Max مقابل M3 Ultra) والتخزين. في المقابل، SKU DGX Spark بسعة 4 تيرابايت/128 جيجابايت هو حزمة ثابتة واحدة بسعر 3999 دولارًا أمريكيًا.

الأداء والعمارة

قدرات الحساب AI

  • DGX Spark: تعلن عن أداء قمة نظري يصل إلى 1 PFLOP (FP4) لمهام AI — مواصفة تعكس قدرات وحدات Tensor Core من GPU Blackwell عند أداء العمليات العائمة بتنسيق 4 بت. هذا مفيد بشكل خاص للاستنتاج الحديث من LLMs الذي يعتمد بشكل متزايد على التكميم المكثف (FP4، INT4، INT8) لملاءمة النماذج الأكبر في الذاكرة المتاحة. تشمل بنية Blackwell وحدات Tensor Core متخصصة محسّنة لهذه التنسيقات ذات الدقة المنخفضة مع تدهور دقيق محدود.

  • Mac Studio: لا تنشر Apple تقييمات PFLOP مباشرة. بدلًا من ذلك، تشير إلى معايير تطبيقات مستوى التطبيق (تشفير الفيديو، وقت تدريب نماذج ML، إلخ) ومقاييس TOPS من المحرك العصبي. يوفر M4 Max 38 TOPS من المحرك العصبي، بينما يوفر M3 Ultra 64 TOPS. ومع ذلك، هذه الأرقام لا يمكن مقارنتها مباشرة مع مواصفات CUDA من NVIDIA لأنها تقيس أنماط حسابية مختلفة وتنسيق دقة.

التأثير العملي: إذا كانت مهامك تبدأ من CUDA (التدفق القياسي لـ PyTorch، TensorFlow، JAX)، فسيكون لديك أدوات ناضجة وتوثيق واسع مع Spark. إذا كنت تبني حول إطار MLX من Apple أو Core ML، فإن Mac Studio هو الخيار الأصلي. بالنسبة لتطوير AI المفتوح المصدر القياسي، يوفر Spark متوافقية أوسع مع البيئة.

سعة الذاكرة الموحّدة وعرض النطاق الترددي

  • DGX Spark: 128 جيجابايت LPDDR5x من الذاكرة الموحّدة بعرض نطاق ترددي تقريبًا 273 جيجابايت/ثانية. هذا مشاركة بين Grace CPU و Blackwell GPU دون تحميل PCIe. بينما قد تبدو 273 جيجابايت/ثانية معتدلة مقارنة بالوحدات الرسومية عالية الجودة، فإن العمارة الموحّدة تزيل نسخ البيانات بين مساحات الذاكرة الرئيسية والجهاز، والتي يمكن أن تكون حواجز خفية في الأنظمة التقليدية.

  • Mac Studio: قابلة للتكوين من 64 جيجابايت حتى 128 جيجابايت (M4 Max) أو 192-512 جيجابايت (M3 Ultra) مع >800 جيجابايت/ثانية من عرض النطاق الترددي الموحّد في الإصدارات الفائقة. تحقق M3 Ultra أكثر من 800 جيجابايت/ثانية من خلال واجهة الذاكرة الفائقة العرض. للعملات التي تتضمن نوافذ سياقية كبيرة جدًا (100K+ رموز)، جداول تضمين كبيرة، أو تحميل متزامن لعدد كبير من النماذج الكبيرة، تقدم Mac Studio سعة الذاكرة الأعلى مساحة حرية حاسمة.

عندما تهم سعة الذاكرة:

  • تشغيل Llama 3 405B في تنسيقات دقة أعلى يفيد من 512 جيجابايت
  • تدريب نماذج رؤية كبيرة مع حجم دفعات كبير
  • نماذج متعددة تحتاج إلى الاحتفاظ بـ نماذج الرؤية واللغة في وقت واحد
  • تشغيل عدة مثيلات من نماذج الاستنتاج المتزامنة

عندما يكون 128 جيجابايت كافياً:

  • معظم النماذج المُكمَّسة حتى 200 مليار معلمة (مثل Llama 3 405B المُكمَّسة، Mixtral 8x22B)
  • تحسين نماذج في النطاق 7B-70B
  • مهام الاستنتاج القياسية مع حجم دفعات معتدل
  • الأبحاث والتجريب مع نماذج متطورة

الاتصال والقدرات على التوسيع

  • DGX Spark: تشمل تكوينات الشركاء عادةً ConnectX-7 SmartNIC (200 جيجابت/ثانية) مع دعم RDMA لـ التوسيع المباشر لوحدتين. هذا يسمح بتدريب وتشغيل موزع عبر وحدتين مع توسع تقريبًا خطي لعديد من المهام. يتم تحسين مكتبة NCCL (مكتبة الاتصالات الجماعية من NVIDIA) بشكل كبير لاتصالات متعددة بين وحدات GPU عبر هذه الروابط عالية السرعة. يمكن لوحدتين من DGX Spark أن تعمل كوحدة مدمجة بسعة 256 جيجابايت لمهام التدريب التي تستفيد من التوازي البيانات أو النموذج.

  • Mac Studio: تصل إلى 10 جيجابت في الثانية إيثرنت (أو 10 جيجابت في الثانية عبر شبكة Thunderbolt). على الرغم من أنك يمكن أن تربط Mac Studios عبر الشبكة، إلا أنه لا يوجد اتصال عالي السرعة وذو التأخير المنخفض مثل NVLink أو InfiniBand بشكل افتراضي. لا تحتوي macOS أيضًا على أدوات تدريب توزيعي ناضجة التي يعتمد عليها المطورون CUDA.

حالات استخدام التوسيع لـ Spark:

  • تدريب نماذج لا تتناسب في 128 جيجابايت
  • توزيع نماذج كبيرة جدًا
  • تدريب بيانات أكبر مع حجم دفعات فعّالة أكبر
  • الأبحاث في خوارزميات AI الموزعة
  • زيادة مخرجات الاستنتاج عبر توزيع الأحمال بين الوحدات

البيئة وال أدوات

  • بيئة DGX Spark:

    • مكتبات CUDA-X: مجموعة شاملة تشمل cuDNN (التعلم العميق)، cuBLAS (الجبر الخطي)، TensorRT (تحسين الاستنتاج)
    • NVIDIA AI Enterprise: مجموعة برمجية تجارية مع دعم مؤسسي، تحديثات الأمان، وضمانات الاستقرار
    • NGC (NVIDIA GPU Cloud): حاويات مُعدة مسبقًا لمنصات شائعة، مُثبتة للعمل معًا دون تعارضات في الاعتماديات
    • دعم الإطارات: دعم أولي لـ PyTorch، TensorFlow، JAX، MXNet مع تحسينات من NVIDIA
    • أدوات التطوير: NVIDIA Nsight لتحليل الأداء، CUDA-GDB لتصحيح الأخطاء، أدوات مسح وتعقب واسعة
    • المجتمع: مجتمع كبير من مطوري CUDA، تغطية واسعة على StackOverflow، عدد لا يُحصى من الدروس وال أمثلة

  • بيئة Mac Studio:

    • Metal/Core ML: إطارات الحساب والتعلم العميق الخاصة بـ Apple، محسّنة بشكل كبير لرقاقات Apple Silicon
    • MLX: إطارة جديدة من Apple تشبه NumPy لـ ML على رقاقات Apple Silicon، تكتسب شعبية
    • أدوات موحدة: تكامل ممتاز مع Xcode، أدوات تحليل Instruments، و.stack تطوير macOS
    • محركات الوسائط: وحدات تشفير/فك تشفير مخصصة تسرّع بشكل كبير عمليات إنشاء المحتوى
    • تطبيقات الإبداع: Final Cut Pro، Logic Pro، وAdobe Creative Suite محسّنة لرقاقات Apple Silicon
    • الاستقرار: بيئة مُحسّنة ومستقرة بشكل كبير مثالية للاستخدام في الإطلاقات الإنتاجية

جدول قرارات النهائي:

اختر DGX Spark إذا كنت:

  • تعمل بشكل رئيسي مع تدفق CUDA (PyTorch القياسي، TensorFlow)
  • تحتاج إلى تسريع التكميم FP4/INT4 للاستنتاج الفعال من LLMs
  • ترغب في خيار توسيع وحدتين بسرعة 200 جيجابت/ثانية لتوسع مستقبلي
  • تحتاج إلى مكدس البرامج الكامل من NVIDIA AI مع دعم مؤسسي
  • تحتاج إلى بيئة تطوير Linux أصلية
  • تعمل مع نماذج في النطاق 7B-200B مع التكميم
  • تقدّر توافق البيئة مع معظم الكود البحثي في AI المفتوح المصدر

اختر Mac Studio إذا كنت:

  • تحتاج إلى أكثر من 128 جيجابايت من الذاكرة (حتى 512 جيجابايت على M3 Ultra)
  • تحتاج إلى عرض نطاق ترددي أقصى (>800 جيجابايت/ثانية)
  • تعمل في بيئة macOS/iOS وتحتاج إلى اتساق التطوير/الإطلاق
  • تستخدم Core ML، Metal، أو MLX الإطارات
  • لديك مهام AI + إبداعية مختلطة (تحرير الفيديو، تصميم 3D، إنتاج الصوت)
  • تفضل تجربة macOS وتكاملها مع خدمات Apple
  • تحتاج إلى محطة عمل هادئة وموثوقة ذات كفاءة طاقة ممتازة
  • لا تحتاج إلى CUDA تحديدًا ويمكنك العمل مع إطارات بديلة

حالات الاستخدام العملية والتدفقات العملية

فهم من يجب أن يشتري DGX Spark يتطلب النظر في سيناريوهات واقعية حيث تقدم ميزاتها الفريدة قيمة:

البحث والبروتotyping في الذكاء الاصطناعي

السيناريو: الباحثون الأكاديميون والطلاب الجامعيون الذين يعملون على معمارية نماذج LLM الجديدة، تقنيات التحسين الدقيق، أو النماذج متعددة الوضوح.

لماذا يناسب Spark: الذاكرة الموحّدة بسعة 128 جيجابايت تتعامل مع معظم النماذج بحجم البحث (النماذج الأساسية من 7B إلى 70B، النماذج المُكمّسة بحجم 200B+). تتضمن مكتبة NVIDIA للذكاء الاصطناعي جميع أدوات البحث القياسية. قدرة التجميع بوحدة واحدة تسمح بتوسيع التجارب دون الانتقال إلى السحابة. الحجم المدمج يناسب المختبرات حيث لا يمكن تثبيت الخوادم الرفية.

التدفقات العملية:

  • تحسين نموذج Llama 3 70B على مجموعات بيانات مخصصة
  • التجربة مع تقنيات LoRA/QLoRA
  • اختبار استراتيجيات تهيئة المحفز محليًا قبل النشر في السحابة
  • تطوير نواة CUDA مخصصة لآليات الانتباه الجديدة

تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الشركات

السيناريو: الشركات الناشئة والفرق في الشركات التي تبني تطبيقات مدعومة بالذكاء الاصطناعي تحتاج إلى تطوير/اختبار محلي قبل النشر في السحابة.

لماذا يناسب Spark: يتطابق مواصفات البيئة الإنتاجية (مكدس CUDA، نظام Linux، تدفقات العمل المُحاوية). توفر حاويات NGC برمجيات مُصادقة بمستوى إنتاجي. يمكن للفرق تطوير واختبار محليًا دون تكاليف السحابة أثناء التطوير النشط. بمجرد التحقق، يمكن نشر المهام على DGX Cloud أو أنظمة DGX المُستضافة محليًا مع تغييرات قليلة.

التدفقات العملية:

  • بناء أنظمة RAG (الإنتاج المعزز بالاسترجاع)
  • تطوير مساعد/وكيل مخصص مع نماذج مخصصة للشركة
  • اختبار محلي لبنية توزيع النماذج
  • تدريب نماذج صغيرة إلى متوسطة على بيانات ملكية

المؤسسات التعليمية

السيناريو: الجامعات والبرامج التدريبية التي تقدم دورات في الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي تحتاج إلى معدات توفر تجربة احترافية دون تعقيد المراكز البيانات.

لماذا يناسب Spark: يوفر تجربة “مركز بيانات في صندوق”. يتعلم الطلاب على نفس مكدس NVIDIA الذي سيستخدمونه احترافيًا. الشكل المدمج يناسب البيئات التعليمية/المختبرية. يمكن دعم مشاريع طلابية متعددة في وقت واحد عبر التحاويز.

التدفقات العملية:

  • تدريس دورات التعلم العميق الموزعة
  • مشاريع طلابية في معالجة اللغة الطبيعية، الرؤية الحاسوبية، التعلم التعزيزي
  • برامج تدريبية وشهادات في هندسة التعلم الآلي
  • برامج تدريبية للتدريبات البحثية

المطورون المستقلون والمستشارون في الذكاء الاصطناعي

السيناريو: الممارسين الفرديين والشركات الصغيرة التي تحتاج إلى بنية تحتية قوية ومرونة في الذكاء الاصطناعي ولكن لا يمكنها تحمل تكاليف السحابة المستمرة للتطوير.

لماذا يناسب Spark: استثمار أولي مقابل فواتير السحابة المستمرة. التحكم الكامل في البيانات والنماذج (مهم لسرية العملاء). يمكن تشغيل مهام التدريب/الاستنتاج 24/7 دون تراكم التكاليف. قابل للنقل - يمكن نقله إلى مواقع العملاء إذا لزم الأمر.

التدفقات العملية:

  • تحسين نماذج مخصصة للعملاء
  • تشغيل خدمات استنتاج خاصّة
  • التجربة مع نماذج مفتوحة المصدر
  • بناء منتجات وعروض ترويجية ذكاء اصطناعي

ما الذي لا يناسبه DGX Spark

لوضع توقعات واقعية، إليك بعض السيناريوهات حيث تكون حلول أخرى أفضل:

  • الاستنتاج في الإنتاج بحجم كبير: خدمات السحابة أو الخوادم المخصصة للاستنتاج (مثل NVIDIA L4/L40S) أكثر فعالية تكلفة للاستنتاج بكميات كبيرة
  • تدريب نماذج كبيرة جدًا: النماذج التي تتطلب أكثر من 256 جيجابايت (حتى مع تجميع وحدتين) تحتاج إلى أنظمة DGX H100/B100 أو السحابة
  • مهام تجميع كبيرة: إذا كنت بحاجة إلى 8+ وحدة معالجة رسومية في وقت واحد، راجع بناء الخوادم التقليدية/المحطات
  • التدفقات العملية التي تعتمد على ويندوز: نظام DGX Base OS مبني على Ubuntu، دعم ويندوز ليس مركّزًا
  • الحلول المُحسّنة من حيث التكلفة: إذا كانت الميزانية هي المحدد الرئيسي، قد تكون وحدات GPU المستعملة في المراكز البيانات أو فترات السحابة أكثر اقتصادية
  • العملاء الذين يركزون على الإبداع: إذا كان الذكاء الاصطناعي ثانويًا مقارنة بتحرير الفيديو، إنتاج الموسيقى، أو التصميم الجرافيكي، فإن Mac Studio هو الخيار الأفضل

أسئلة شائعة سريعة

متى يمكنني شراؤه؟ فتحت الطلبات في 15 أكتوبر 2025 عبر موقع NVIDIA.com والشركاء. ستكون الموردين المبكر محدودين؛ توقع أن تكون الطلبات حسب الطلب في العديد من المتاجر.

هل 3999 دولار هو السعر في كل مكان؟ لا. السعر الموصى به في الولايات المتحدة هو 3999 دولار، ولكن الأسعار الدولية أعلى بسبب الضريبة والعوامل المحلية: 3700 جنيه إسترليني (المملكة المتحدة)، 3689 يورو (ألمانيا)، 899980 ين ياباني (اليابان). لم تُنشر الأسعار في أستراليا والكورية الجنوبية بعد.

هل يمكنني ترقية الذاكرة؟ لا. 128 جيجابايت من LPDDR5x ملحومة كجزء من حزمة GB10 Superchip. تختلف التخزين حسب SKU (1-4 تيرابايت) ولكن يجب اختيارها عند الشراء.

من هو المستهدف؟ الباحثون في الذكاء الاصطناعي، المطورون، والطلاب المتقدمون الذين يعملون مع نماذج LLM محليًا. مناسب بشكل مثالي للأشخاص الذين يحتاجون إلى CUDA، يريدون إجراء تجارب قبل النشر في السحابة، أو يحتاجون إلى تطوير الذكاء الاصطناعي محليًا.

للحصول على إجابات أكثر تفصيلًا، راجع قسم الأسئلة الشائعة الشامل في المقدمة أعلاه.

اعتبارات تقنية للاستخدام

إذا كنت تخطط لاستخدام DGX Spark في بيئةك، إليك اعتبارات تقنية عملية بناءً على المواصفات:

متطلبات الطاقة والبنية التحتية

  • استهلاك الطاقة: ~170 واط متوسط خلال مهام الذكاء الاصطناعي، مزود الطاقة الخارجي مضمّن
  • الكهرباء: كهرباء مكتبية عادية (110-240 فولت) كافية - لا تحتاج إلى دوائر كهربائية عالية السعة
  • توصية UPS: يمكن لـ 500-1000 فا أن تقدم طاقة احتياطية للايقاف السلس أثناء الانقطاعات
  • مقارنة الطاقة مع البديل: أقل بكثير من محطات العمل التقليدية للذكاء الاصطناعي (350-1000 واط) أو الخوادم متعددة وحدات المعالجة

اعتبارات التبريد والصوت

  • تصميم الحرارة: شكل مدمج مع تبريد نشط؛ لم تنشر NVIDIA تفاصيل محددة حول الصوت
  • التهوية: تأكد من وجود تدفق هواء كافٍ حول الوحدة؛ لا تضعها في خزائن مغلقة بدون تهوية
  • درجة الحرارة المحيطة: توصي ببيئة مكتبية عادية (18-27 درجة مئوية / 64-80 درجة فهرنهايت)
  • توقعات الصوت: سيكون مسموعًا تحت الحمل (مثل أي جهاز حاسوب عالي الأداء)، لكنه من المحتمل أن يكون أكثر هدوءًا من محطات العمل ذات وحدات معالجة رسومية متعددة

اعتبارات إعداد الشبكة

  • 10 GbE: إذا كنت تستخدم 10 Gigabit Ethernet، تأكد من أن مفتاحك يدعم 10GbE واستخدم الكابلات المناسبة من نوع Cat6a/Cat7
  • Wi-Fi 7: يتطلب موجه/نقطة وصول قادرة على Wi-Fi 7 للحصول على الأداء الكامل؛ متوافق مع Wi-Fi 6/6E
  • التجميع (ConnectX-7): للحصول على تجميع وحدتين، ستحتاج إما:
    • ربط مباشر مع كابلات متوافقة (DAC أو الألياف)
    • مفتاح 200GbE (مستوى مؤسسة، استثمار كبير)
    • استشر مستندات NVIDIA للحصول على تكوينات مُصادقة محددة

إدارة التخزين

  • SSD NVMe: تخزين عالي الأداء مضمّن، لكن اعتبر استراتيجية النسخ الاحتياطي
  • التخزين الخارجي: USB-C وتخزين الشبكة لبيانات المجموعات، نقاط التحقق من النماذج، والنسخ الاحتياطي
  • التخطيط للتخزين: يمكن أن تكون نقاط التحقق من النماذج أكثر من 100 جيجابايت لكل منها؛ اخطط لسعة التخزين وفقًا لذلك
    • 1 تيرابايت: مناسب لتدفق الاستنتاج مع تحسينات منتظمة
    • 2 تيرابايت: متوازن لمعظم الباحثين الذين يقومون بتحسينات منتظمة
    • 4 تيرابايت: الأفضل لمن يحافظ على نسخ متعددة من النماذج، مجموعات بيانات كبيرة، أو التدريب من الصفر

استراتيجية البرمجيات والحاويات

  • DGX Base OS: مبني على Ubuntu؛ يأتي مع مُثبتات NVIDIA وtoolkit CUDA مُثبتة مسبقًا
  • تدفقات العمل بالحاويات: الطريقة الموصى بها لمعظم المستخدمين:
    • سحب الحاويات المُصادقة من NGC لتقنيات معينة
    • تطوير داخل الحاويات للحصول على تكرار
    • التحكم في إصدارات Dockerfiles ومتطلباتك
  • تحديثات الأمان: خطط لتحديثات منتظمة للنظام ومستودع البرمجيات؛ توفر NVIDIA قنوات تحديث
  • مراقبة: قم بتشغيل مراقبة وحدات المعالجة (nvidia-smi، DCGM) لتتبع الاستخدام ورصد الحرارة

التكامل مع البنية التحتية الحالية

  • الاعتماد: فكّر في دمجها مع LDAP/Active Directory للاستخدام في المؤسسات
  • تخزين مشترك: تثبيت أنظمة ملفات الشبكة (NFS، CIFS) لمشاركة البيانات عبر الفريق
  • الوصول عن بُعد: SSH للوصول إلى المحطة؛ فكّر في إعداد JupyterHub أو VS Code Server للتطوير عن بُعد
  • VPN: إذا كنت تستخدم الوصول عن بُعد، تأكد من إعداد VPN مناسب للأمان

اعتبارات الميزانية خارج المعدات

عند حساب التكلفة الإجمالية، خذ في الاعتبار:

  • ترخيص البرمجيات: بعض الإطارات التجارية للذكاء الاصطناعي تتطلب ترخيصًا (مع وجود خيارات مفتوحة المصدر واسعة)
  • تكاليف السحابة أثناء التطوير: قد تستخدم السحابة لا تزال للتدريب النهائي أو النشر
  • تخزين إضافي: حلول NAS أو النسخ الاحتياطي
  • تحديثات الشبكة: مفتاح 10GbE إذا لم تدعم بنية تحتية حالية
  • وقت التدريب/التعلم: إذا كان فريقك جديدًا على مكدس NVIDIA للذكاء الاصطناعي، خصص وقتًا للمنحنى التعلمي
  • عقود الدعم: فكّر في دعم NVIDIA المؤسسي إذا كنت تنشر تطبيقات حاسمة

مقارنة مع بناء محطة عمل مخصصة

مزايا DGX Spark:

  • مكدس متكامل ومُصادق من حيث المعدات والبرمجيات
  • تصميم مدمج وفعّال من حيث الطاقة
  • خيارات دعم مؤسسي
  • خصائص الأداء المعروفة
  • تجربة متكاملة

مزايا المحطة المخصصة:

  • تكلفة أقل محتملة لمستوى الأداء (باستخدام وحدات معالجة رسومية منفصلة)
  • مكونات قابلة للترقية
  • تكوين مرن (يمكن إضافة المزيد من الذاكرة، التخزين، وحدات معالجة رسومية لاحقًا)
  • توافق مع ويندوز إذا لزم الأمر

التفاوض: DGX Spark تتنازل عن الترقية والمرونة مقابل التكامل، الكفاءة، وبيئة البرمجيات الكاملة لـ NVIDIA. اختر بناءً على ما إذا كنت تفضل الراحة المتكاملة أو التخصيص الأقصى.

المصادر والمزيد من القراءة

  • صفحات منتج DGX Spark وسوق NVIDIA (المواصفات، الموضع): NVIDIA.com (العالمية/ألمانيا/أستراليا/كوريا).
  • توقيت الإطلاق والأسعار في الولايات المتحدة: مقالات NVIDIA (13 أكتوبر 2025)؛ تغطية The Verge (13 أكتوبر 2025).
  • أمثلة على الأسعار حسب الدولة: Novatech UK (£3,699.97)؛ heise DE (€3,689)؛ Tsukumo JP (¥899,980)؛ NTT-X JP (¥911,790).
  • البيئة الشريكية / تجميع وحدتين وتفاصيل المواصفات: تغطية heise وComputerBase.
  • أسعار ومواصفات Mac Studio: صفحات Apple (المواصفات/الخيارات/الأسعار حسب المناطق) وتغطية الإطلاق.
  • مراجع FX لتكاليف الدولار: Exchange-Rates.org / ExchangeRatesUK (快照 من أكتوبر 2025).

روابط مفيدة

المنشورات ذات الصلة