DGX Spark vs. Mac Studio: NVIDIA के व्यक्तिगत AI सुपरकंप्यूटर की कीमत की तुलना

उपलब्धता, छह देशों में वास्तविक रिटेल मूल्य, और मैक स्टूडियो के साथ तुलना।

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NVIDIA DGX Spark वास्तविक है, बिक्री 15 अक्टूबर, 2025 से, और यह CUDA डेवलपर्स के लिए बनाया गया है जो स्थानीय LLM कार्य के लिए एक एकीकृत NVIDIA AI स्टैक की आवश्यकता रखते हैं। यूएस एमएसआरपी $3,999; UK/DE/JP रिटेल अधिक है VAT और चैनल के कारण। AUD/KRW सार्वजनिक स्टिकर मूल्य अभी तक व्यापक रूप से पोस्ट नहीं किए गए हैं।

एक Mac Studio के साथ 128 GB और बड़े SSD के खिलाफ, Spark अक्सर ट्रिक्ड-आउट M4 Max से समान या कम कीमत पर आता है और लगभग एक एंट्री M3 Ultra के बराबर है — लेकिन Mac Studio 512 GB और >800 GB/s यूनिफाइड बैंडविड्थ तक जा सकता है, जबकि Spark CUDA/FP4 और 200 Gb/s दो-बॉक्स क्लस्टरिंग के लिए जीत जाता है।

DGX Spark vs. Mac Studio graphic

NVIDIA DGX Spark क्या है?

NVIDIA DGX Spark एक कॉम्पैक्ट, डेस्क-फ्रेंडली AI वर्कस्टेशन है जो Grace Blackwell GB10 सुपरचिप (ARM CPU + Blackwell GPU एक ही पैकेज में NVLink-C2C के माध्यम से) के आसपास बनाया गया है। NVIDIA इसे “पर्सनल AI सुपरकंप्यूटर” के रूप में पोजीशन करता है, जो डेवलपर्स, रिसर्चर्स, और उन्नत छात्रों के लिए है जो प्रोटोटाइप, फाइन-ट्यून, और बड़े मॉडल्स (लगभग ~200B पैरामीटर्स) पर स्थानीय रूप से इन्फरेंस चलाना चाहते हैं, फिर डेटा सेंटर या क्लाउड को सौंप सकते हैं।

यह NVIDIA का प्रयास है कि डेटासेंटर-ग्रेड AI क्षमताओं को व्यक्तिगत डेवलपर्स और छोटे टीमों तक पहुंचाया जाए, ताकि शक्तिशाली AI इन्फ्रास्ट्रक्चर तक पहुंच को लोकतांत्रिक बनाया जा सके जो पहले केवल एंटरप्राइज क्लाउड वातावरणों या महंगे ऑन-प्रेमाइस सर्वर्स में उपलब्ध था। फॉर्म फैक्टर को जानबूझकर डेस्क पर स्टैंडर्ड डेवलपमेंट उपकरणों के साथ फिट होने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिससे ऑफिस, होम लैब, या शैक्षिक सेटिंग्स में इसका उपयोग करना प्रैक्टिकल हो जाता है।

कोर स्पेसिफिकेशन्स

  • कंप्यूट: 1 PFLOP (FP4) AI प्रदर्शन; ~1000 TOPS क्लास NPU/GPU मैट्रिक्स सामग्री में उल्लेखित। ब्लैकवेल GPU आर्किटेक्चर टेंसर कोर ऑपरेशन्स में महत्वपूर्ण सुधार प्रदान करता है, विशेष रूप से FP4 और INT4 क्वांटाइज्ड इन्फरेंस के लिए जो आधुनिक LLMs को कुशलतापूर्वक चलाने के लिए आवश्यक हो गए हैं।
  • मेमोरी: 128 GB यूनिफाइड LPDDR5x (सोल्डर्ड, अपग्रेड नहीं किया जा सकता) लगभग 273 GB/s बैंडविड्थ के साथ। यूनिफाइड मेमोरी आर्किटेक्चर का मतलब है कि ग्रेस CPU और ब्लैकवेल GPU दोनों ही एक ही मेमोरी पूल साझा करते हैं, जिससे CPU और GPU के बीच डेटा ट्रांसफर के लिए PCIe ट्रांसफर बोटलनेक्स को समाप्त किया जाता है। यह AI वर्कलोड्स के लिए विशेष रूप से लाभकारी है जो अक्सर होस्ट-डिवाइस मेमोरी ट्रांसफर शामिल करते हैं।
  • स्टोरेज: 1–4 TB NVMe SSD (फाउंडर्स एडिशन आमतौर पर 4 TB के साथ सूचीबद्ध है)। NVMe स्टोरेज बड़े मॉडल चेकपॉइंट्स, डेटासेट्स, और इंटरमीडिएट ट्रेनिंग स्टेट्स को स्टोर करने के लिए महत्वपूर्ण है। 4 TB कॉन्फ़िगरेशन कई बड़े मॉडल संस्करणों और ट्रेनिंग डेटा के लिए पर्याप्त स्थान प्रदान करता है।
  • I/O / नेटवर्किंग: 10 गीगाबिट ईथरनेट, Wi-Fi 7, HDMI 2.1, कई USB-C डिस्प्लेपोर्ट अल्ट मोड के साथ; कई पार्टनर कॉन्फ़िग्स में ConnectX-7 (200 Gb/s) पोर्ट्स शामिल हैं जो RDMA (रिमोट डायरेक्ट मेमोरी एक्सेस) क्षमताओं के साथ दो यूनिट्स को क्लस्टर करने के लिए हैं। हाई-स्पीड इंटरकनेक्ट डिस्ट्रिब्यूटेड ट्रेनिंग या इन्फरेंस चलाने के दौरान दो यूनिट्स के बीच लगभग रैखिक स्केलिंग की अनुमति देता है।
  • साइज़ / पावर: अल्ट्रा-स्मॉल-फॉर्म-फैक्टर (~150 × 150 × 50.5 mm, लगभग 5.9 × 5.9 × 2.0 इंच), बाहरी PSU; ~170 W टाइपिकल पावर खपत AI वर्कलोड्स के तहत। यह पारंपरिक AI वर्कस्टेशन्स की तुलना में आश्चर्यजनक रूप से कुशल है जो अक्सर 400-1000W पावर सप्लाई और टावर केस की आवश्यकता होती है। कॉम्पैक्ट डिज़ाइन का मतलब है कि यह स्टैंडर्ड ऑफिस पावर आउटलेट्स से चल सकता है बिना किसी विशेष विद्युत आवश्यकताओं के।
  • सॉफ्टवेयर: DGX Base OS (उबंटू-आधारित) और NVIDIA AI सॉफ्टवेयर स्टैक के साथ शिप्स जिसमें CUDA-X लाइब्रेरीज, ट्रिटन इन्फरेंस सर्वर, RAPIDS GPU-एक्सीलरेटेड डेटा साइंस, PyTorch और TensorFlow ऑप्टिमाइज्ड बिल्ड्स, NeMo फ्रेमवर्क कन्वर्सेशनल AI के लिए, और NGC (NVIDIA GPU क्लाउड) कंटेनर रजिस्ट्री के साथ प्री-ऑप्टिमाइज्ड मॉडल्स और कंटेनर्स तक पहुंच। यह टर्नकी GenAI वर्कफ्लो प्रदान करता है बिना सप्ताहों तक डिपेंडेंसीज को कॉन्फ़िगर करने और फ्रेमवर्क्स को ऑप्टिमाइज करने में समय बर्बाद किए।

आर्किटेक्चर लाभ

Grace Blackwell GB10 सुपरचिप एक महत्वपूर्ण आर्किटेक्चरल नवाचार का प्रतिनिधित्व करता है। ARM-आधारित ग्रेस CPU कोर्स और ब्लैकवेल GPU कंप्यूट यूनिट्स को एक ही पैकेज में NVLink-C2C (चिप-टू-चिप इंटरकनेक्ट) के माध्यम से जोड़कर, NVIDIA पारंपरिक PCIe-आधारित सिस्टम की तुलना में CPU-GPU संचार के लिए महत्वपूर्ण रूप से कम लेटेंसी और अधिक बैंडविड्थ प्राप्त करता है। यह तंग एकीकरण विशेष रूप से लाभकारी है:

  • AI पाइपलाइन्स में प्रीप्रोसेसिंग और पोस्टप्रोसेसिंग स्टेज जहां CPU और GPU को तेजी से डेटा आदान-प्रदान करना आवश्यक है
  • हाइब्रिड वर्कलोड्स जो CPU और GPU कंप्यूट को साथ-साथ उपयोग करते हैं
  • मेमोरी-इंटेंसिव एप्लिकेशन्स जहां यूनिफाइड मेमोरी मॉडल होस्ट और डिवाइस के बीच महंगे डेटा डुप्लिकेशन को समाप्त करता है
  • रियल-टाइम इन्फरेंस सीनारियो जहां कम लेटेंसी महत्वपूर्ण है

NVIDIA ने पहले इस डिवाइस को प्रोजेक्ट “डिजिट्स” के रूप में पहले सम्मेलनों में टीज़ किया था; उत्पादन नाम DGX Spark है, जो डेटासेंटर AI सिस्टम के लिए जाने जाने वाले DGX ब्रांड का जारी रखता है।

उपलब्धता और रिलीज़ टाइमिंग

  • रिलीज़ सप्ताह: NVIDIA ने 15 अक्टूबर, 2025 को बुधवार को NVIDIA.com और अधिकृत चैनल पार्टनर्स के माध्यम से आर्डर खोलने की घोषणा की। यह GTC (GPU टेक्नोलॉजी कॉन्फ्रेंस) में 2025 के शुरुआत में प्रोजेक्ट डिजिट्स की प्रारंभिक घोषणा के बाद महीनों के उत्सुकता के बाद आता है।
  • विश्वव्यापी रोलआउट: NVIDIA उत्पाद पृष्ठ और प्रेस सामग्री में विश्वव्यापी पार्टनर्स का उल्लेख है जिसमें प्रमुख OEMs शामिल हैं: Acer, ASUS, Dell, HP, Lenovo, MSI, और Gigabyte GB10-आधारित मिनी वर्कस्टेशन्स लॉन्च कर रहे हैं। प्रत्येक पार्टनर थोड़े अलग कॉन्फ़िगरेशन, वारंटी शर्तें, और समर्थन विकल्प प्रदान कर सकता है।
  • सप्लाई कंस्ट्रेंट्स: प्रारंभिक उपलब्धता विशेष रूप से संयुक्त राज्य अमेरिका के बाहर सीमित प्रतीत होती है। कई रिटेलर्स “आर्डर ऑन रिक्वेस्ट,” “प्री-ऑर्डर,” या “बैक-ऑर्डर” स्थिति दिखा रहे हैं बजाय तत्काल इन-स्टॉक उपलब्धता। यह कटिंग-एज हार्डवेयर लॉन्च्स के लिए सामान्य है, विशेष रूप से जटिल सिस्टम-ऑन-चिप डिजाइन्स जैसे GB10 के साथ।
  • क्षेत्रीय विविधताएं: जबकि यूएस ग्राहक NVIDIA और प्रमुख रिटेलर्स से सीधे ऑर्डर कर सकते हैं, अंतरराष्ट्रीय ग्राहकों को लंबे इंतजार का सामना करना पड़ सकता है और उन्हें सटीक डिलीवरी टाइमलाइन्स के लिए स्थानीय अधिकृत डिस्ट्रीब्यूटर्स से संपर्क करना चाहिए। कुछ क्षेत्रों (विशेष रूप से ऑस्ट्रेलिया और दक्षिण कोरिया) अभी भी सार्वजनिक रिटेल मूल्य पोस्ट नहीं किए गए हैं।

हम सत्यापित कर सकते हैं वास्तविक स्ट्रीट मूल्य

नीचे 15 अक्टूबर, 2025 (AU/Melbourne) तक के वर्तमान, सार्वजनिक रिटेल/प्राइसलिस्ट एंट्रीज दिए गए हैं, जिनके साथ संदर्भ के लिए लगभग USD समकक्ष हैं। जहां एक स्थानीय मूल्य अभी तक पोस्ट नहीं किया गया है, हम स्थिति नोट करते हैं।

USD समकक्षों का अनुमान कैसे लगाया गया: हमने Exchange-Rates.org & ExchangeRatesUK के बाद-ऑक्टूबर-2025 रेफरेंस दरों/इतिहासिक स्नैपशॉट्स का उपयोग किया; टैक्स/ड्यूटीज और कार्ड FX के कारण सटीक चेकआउट टोटल्स भिन्न होते हैं।

देश स्थानीय मुद्रा में मूल्य USD समकक्ष (लगभग) टिप्पणी / स्रोत
संयुक्त राज्य अमेरिका $3,999 $3,999 यूएस प्रेस और NVIDIA लॉन्च सामग्री $3,999 के लिए DGX Spark सूचीबद्ध करते हैं (अंतिम vs पहले $3,000 टीज़)।
संयुक्त राज्य ब्रिटेन £3,699.97 VAT सहित ≈$4,868 Novatech उत्पाद पृष्ठ £3,699.97 VAT सहित दिखाता है (फाउंडर्स एडिशन कोड)। USD ≈ £×1.316 का उपयोग करते हुए अक्टूबर-2025 रेफ।
जर्मनी €3,689 ≈$4,264 heise ने “जर्मनी में 3689 €” 4 TB कॉन्फ़िगरेशन के लिए रिपोर्ट किया। USD ≈ €×1.156 का उपयोग करते हुए अक्टूबर-2025 रेफ।
जापान ¥899,980 (Tsukumo) ≈$6,075 Tsukumo रिटेल लिस्टिंग ¥899,980 (कर सहित) दिखाता है। NTT-X ¥911,790 दिखाता है; दोनों “आर्डर ऑन रिक्वेस्ट”। USD ≈ ¥ / 148.14.
दक्षिण कोरिया आर्डर पर मूल्य / प्री-ऑर्डर — NVIDIA KR मार्केटप्लेस Spark सूचीबद्ध करता है; स्थानीय पार्टनर्स प्री-ऑर्डर ले रहे हैं, अभी तक कोई सार्वजनिक KRW स्टिकर मूल्य नहीं है।
ऑस्ट्रेलिया TBA — NVIDIA AU उत्पाद पृष्ठ लाइव है, लेकिन समय लिखने तक प्रमुख AU रिटेलर्स से कोई टिकटेड AUD मूल्य नहीं है।

टिप्पणियाँ: • UK रिटेल एंट्री (Novatech) और JP रिटेलर्स (Tsukumo, NTT-X) फाउंडर्स एडिशन के लिए हैं जिसमें 4 TB SSD है। उपलब्धता आर्डर-ऑन-रिक्वेस्ट या बैक-ऑर्डर्ड हो सकती है। • जर्मनी का €3,689 मुख्यधारा के टेक प्रेस मूल्य निर्देश से आता है; कुछ B2B शॉप्स Spark को “मूल्य पर रिक्वेस्ट” सूचीबद्ध करते हैं स्टॉक की प्रतीक्षा में।

सामान्य विन्यास (जो आप वास्तव में देखेंगे)

भिन्न SKUs और विन्यासों को समझना महत्वपूर्ण है क्योंकि मेमोरी अपग्रेड नहीं की जा सकती है और स्टोरेज विकल्पों में काफी अंतर होता है:

NVIDIA फाउंडर्स एडिशन

यह विन्यास सीधे NVIDIA द्वारा बेचा जाने वाला रेफरेंस विन्यास है और यह अधिकांश समीक्षाओं और बेंचमार्क्स के लिए बेसलाइन के रूप में कार्य करता है:

  • कोर स्पेसिफिकेशन्स: GB10 सुपरचिप, 128 GB LPDDR5x यूनिफाइड मेमोरी, 4 TB NVMe SSD
  • नेटवर्किंग: Wi-Fi 7 (802.11be), 10 गीगाबिट ईथरनेट, ConnectX-7 स्मार्टNIC के साथ 200 Gb/s पोर्ट्स डुअल-यूनिट क्लस्टरिंग के लिए
  • डिस्प्ले और पेरिफेरल्स: HDMI 2.1 (4K @ 120Hz या 8K @ 60Hz का समर्थन करता है), कई USB-C पोर्ट्स डिस्प्लेपोर्ट अल्ट मोड के साथ, USB-A पोर्ट्स
  • आयाम: ~150 × 150 × 50.5 मिमी (5.9 × 5.9 × 2.0 इंच)
  • पावर: बाहरी पावर सप्लाई, ~170W सामान्य उपभोग
  • सहित सॉफ्टवेयर: DGX बेस OS के साथ पूर्ण NVIDIA AI एंटरप्राइज सॉफ्टवेयर स्टैक

ConnectX-7 के साथ फाउंडर्स एडिशन उन शोधकर्ताओं के लिए विशेष रूप से आकर्षक है जो भविष्य में दो-नोड क्लस्टर तक स्केल करने की इच्छा रखते हैं बिना हार्डवेयर बदलने की आवश्यकता के।

पार्टनर OEM SKUs

सिस्टम इंटीग्रेटर्स और OEM विभिन्न ट्रेड-ऑफ्स के साथ विकल्प प्रदान करते हैं:

  • स्टोरेज विकल्प: कुछ पार्टनर्स 1 TB, 2 TB, या 4 TB SSD विन्यासों को विभिन्न मूल्यों पर प्रदान करते हैं। अगर आप मुख्य रूप से डाउनलोड किए गए मॉडल्स के साथ इन्फरेंस कर रहे हैं और कई बड़े चेकपॉइंट्स स्टोर करने की आवश्यकता नहीं है, तो 1-2 TB विकल्प से कुछ सौ डॉलर बचा सकते हैं।
  • नेटवर्किंग विविधताएं: सभी पार्टनर SKUs में ConnectX-7 200 Gb/s एडाप्टर शामिल नहीं होता है। बजट-ओरिएंटेड मॉडल्स में केवल 10GbE और Wi-Fi 7 के साथ शिप हो सकते हैं। अगर आप दो यूनिट्स को क्लस्टर करने की योजना नहीं बनाते हैं, तो यह लागत को कम कर सकता है।
  • एनक्लोजर अंतर: पार्टनर्स अपने स्वयं के औद्योगिक डिजाइनों का उपयोग करते हैं, जो कूलिंग प्रदर्शन, शोर स्तर और सौंदर्यशास्त्र को प्रभावित कर सकते हैं। कुछ रैक-माउंट विकल्प लैब वातावरण के लिए प्रदान कर सकते हैं।
  • सेवा और समर्थन: डेल, एचपी, और लेनोवो आमतौर पर एंटरप्राइज-ग्रेड समर्थन विकल्प प्रदान करते हैं जिसमें ऑन-साइट सेवा, विस्तारित वारंटी, और कॉर्पोरेट आईटी प्रबंधन सिस्टम के साथ एकीकरण शामिल है—बिजनेस डिप्लॉयमेंट्स के लिए मूल्यवान।
  • मेमोरी नोट: सभी विन्यासों में 128 GB LPDDR5x सोल्डर मेमोरी का उपयोग करते हैं। यह किसी भी SKU में कॉन्फ़िगर नहीं किया जा सकता है क्योंकि यह GB10 सुपरचिप पैकेज डिजाइन का हिस्सा है।

एक विन्यास चुनते समय विचार करें:

  • क्या आपको क्लस्टरिंग की आवश्यकता है? अगर हाँ, तो सुनिश्चित करें कि SKU में ConnectX-7 शामिल है
  • कितना स्थानीय स्टोरेज? मॉडल वेट्स, डेटासेट्स, और चेकपॉइंट्स तेजी से बढ़ते हैं
  • आपको किस प्रकार का समर्थन चाहिए? NVIDIA सीधा vs. एंटरप्राइज OEM समर्थन के साथ SLAs
  • कुल लागत क्या है? पार्टनर SKUs अन्य सॉफ्टवेयर या सेवाओं को बंडल कर सकते हैं

DGX Spark vs. Mac Studio (समान-मेमोरी तुलना)

हम जो मिलाते हैं: DGX Spark फाउंडर्स (GB10, 128 GB यूनिफाइड, अधिकतम 4 TB SSD) vs. Mac Studio को 128 GB यूनिफाइड (M4 Max) या उच्च-एंड M3 Ultra में कॉन्फ़िगर किया गया, जब अधिकतम मेमोरी बैंडविड्थ/स्केल को ध्यान में रखा जाता है।

मूल्य स्नैपशॉट

  • DGX Spark (US): $3,999.
  • Mac Studio बेस प्राइसिंग (US): M4 Max से $1,999, M3 Ultra से $3,999 (कई उपयोगकर्ता 128 GB/4 TB तक पहुंचने के लिए मेमोरी/स्टोरेज जोड़ते हैं)।
  • मेमोरी अपग्रेड: Apple फैक्ट्री कॉन्फ़िग्स तक 128 GB (M4 Max) या 512 GB (M3 Ultra) प्रदान करता है; AU स्टोर स्टेप-अप लागत दिखाता है (केवल मूल्य अंतर के लिए संकेतात्मक)।

निष्कर्ष: 128 GB/4 TB मिलाने के लिए, एक Mac Studio का अंतिम मूल्य आमतौर पर इसके $1,999 बेस से काफी ऊपर होगा, और यह Spark के बराबर या अधिक हो सकता है चिप (M4 Max vs M3 Ultra) और स्टोरेज के आधार पर। इसके विपरीत, Spark का 4 TB/128 GB SKU एक एकल फिक्स्ड बंडल है $3,999 पर।

प्रदर्शन और आर्किटेक्चर

AI कंप्यूट क्षमताएं

  • DGX Spark: AI वर्कलोड्स के लिए 1 PFLOP (FP4) थ्योरेटिकल पीक प्रदर्शन का विज्ञापन करता है—एक स्पेसिफिकेशन जो ब्लैकवेल GPU के टेंसर कोर क्षमताओं को दर्शाता है जब यह 4-बिट फ्लोटिंग पॉइंट ऑपरेशन्स करता है। यह आधुनिक LLM इन्फरेंस के लिए विशेष रूप से प्रासंगिक है जो अधिकांशतः एग्रेसिव क्वांटाइजेशन (FP4, INT4, INT8) का उपयोग करते हैं बड़े मॉडल्स को उपलब्ध मेमोरी में फिट करने के लिए। ब्लैकवेल आर्किटेक्चर में कम-प्रिसिजन फॉर्मेट्स के लिए विशेष रूप से अनुकूलित टेंसर कोर शामिल हैं जिसमें न्यूनतम सटीकता हानि होती है।

  • Mac Studio: Apple सीधे PFLOP रेटिंग्स प्रकाशित नहीं करता। इसके बजाय, वे एप्लिकेशन-स्तर के बेंचमार्क्स (वीडियो एन्कोडिंग, ML मॉडल ट्रेनिंग टाइम, आदि) और न्यूरल इंजन TOPS रेटिंग्स का उल्लेख करते हैं। M4 Max अपने न्यूरल इंजन से 38 TOPS प्रदान करता है, जबकि M3 Ultra 64 TOPS प्रदान करता है। हालांकि, ये आंकड़े NVIDIA के CUDA कोर स्पेसिफिकेशन्स के साथ सीधे तुलना नहीं किए जा सकते क्योंकि वे भिन्न कंप्यूटेशनल पैटर्न्स और प्रिसिजन फॉर्मेट्स को मापते हैं।

प्रैक्टिकल निहितार्थ: अगर आपका वर्कलोड CUDA-फर्स्ट है (स्टैंडर्ड PyTorch, TensorFlow, JAX वर्कफ्लो), तो आप Spark के साथ परिपक्व टूलिंग और विस्तृत दस्तावेज़ीकरण पाएंगे। अगर आप Apple के MLX फ्रेमवर्क या Core ML के आसपास बनाना चाहते हैं, तो Mac Studio नेटिव चॉइस है। स्टैंडर्ड ओपन-सोर्स AI विकास के लिए, Spark व्यापक इकोसिस्टम संगतता प्रदान करता है।

यूनिफाइड मेमोरी क्षमता और बैंडविड्थ

  • DGX Spark: फिक्स्ड 128 GB LPDDR5x यूनिफाइड मेमोरी के साथ लगभग 273 GB/s बैंडविड्थ. यह ग्रेस CPU और ब्लैकवेल GPU के बीच साझा किया जाता है बिना PCIe ओवरहेड के। जबकि 273 GB/s उच्च-एंड GPUs के मुकाबले कम लग सकता है, यूनिफाइड आर्किटेक्चर पारंपरिक सिस्टम में छिपे बॉटलनेक को समाप्त करता है जो CPU और GPU मेमोरी स्पेस के बीच डेटा कॉपियों से उत्पन्न होते हैं।

  • Mac Studio: 64 GB से 128 GB (M4 Max) या 192-512 GB (M3 Ultra) तक कॉन्फ़िगर किया जा सकता है >800 GB/s यूनिफाइड मेमोरी बैंडविड्थ Ultra-класс विकल्पों पर। M3 Ultra अपने अल्ट्रा-वाइड मेमोरी इंटरफेस के माध्यम से 800 GB/s से अधिक प्राप्त करता है। अत्यधिक बड़े कॉन्टेक्स्ट विंडोज (100K+ टोकन्स), विशाल एम्बेडिंग टेबल्स, या कई बड़े मॉडल्स को साथ-साथ लोड करने वाले वर्कलोड्स के लिए, Mac Studio की उच्च मेमोरी सीमा महत्वपूर्ण हेडरूम प्रदान करती है।

जब मेमोरी क्षमता महत्वपूर्ण होती है:

  • उच्च प्रिसिजन फॉर्मेट्स में Llama 3 405B चलाना 512 GB से लाभान्वित होता है
  • विशाल बैच साइज के साथ बड़े विजन ट्रांसफॉर्मर्स का ट्रेनिंग
  • मल्टी-मोडल मॉडल्स जो विजन और भाषा मॉडल्स को साथ-साथ रखने की आवश्यकता होती है
  • कई समकालिक मॉडल सर्विंग इंस्टेंस चलाना

जब 128 GB पर्याप्त होता है:

  • अधिकांश क्वांटाइज्ड LLMs 200B पैरामीटर्स तक (उदाहरण के लिए, क्वांटाइज्ड Llama 3 405B, Mixtral 8x22B)
  • 7B-70B रेंज के मॉडल्स का फाइन-ट्यूनिंग
  • सामान्य इन्फरेंस वर्कलोड्स सामान्य बैच साइज के साथ
  • स्टेट-ऑफ-द-आर्ट मॉडल्स के साथ रिसर्च और प्रोटोटाइपिंग

इंटरकनेक्ट और क्लस्टरिंग क्षमताएं

  • DGX Spark: पार्टनर SKUs आमतौर पर ConnectX-7 SmartNIC (200 Gb/s) के साथ RDMA समर्थन के साथ डायरेक्ट टू-नोड क्लस्टरिंग शामिल करते हैं। यह दो यूनिट्स के बीच वितरित ट्रेनिंग और इन्फरेंस की अनुमति देता है जिसमें कई वर्कलोड्स के लिए लगभग-रैखिक स्केलिंग होती है। NVIDIA का NCCL (NVIDIA Collective Communications Library) इन हाई-स्पीड लिंक्स पर मल्टी-GPU संचार के लिए अत्यधिक अनुकूलित है। दो DGX Spark यूनिट्स 256 GB यूनिफाइड क्लस्टर के रूप में कार्य कर सकते हैं ट्रेनिंग वर्कलोड्स के लिए जो डेटा पैरालेलिज्म या मॉडल पैरालेलिज्म से लाभान्वित होते हैं।

  • Mac Studio: 10 गीगाबिट ईथरनेट (या 10 GbE थंडरबोल्ट नेटवर्किंग के माध्यम से) तक सीमित है। जबकि आप तकनीकी रूप से नेटवर्क के माध्यम से Mac Studios को क्लस्टर कर सकते हैं, CUDA डेवलपर्स पर निर्भर करने वाले परिपक्व वितरित ट्रेनिंग फ्रेमवर्क्स के समान कोई नेटिव हाई-बैंडविड्थ, लो-लैटेंसी इंटरकनेक्ट जैसे NVLink या InfiniBand नहीं है।

Spark के लिए क्लस्टरिंग उपयोग मामले:

  • उन मॉडल्स के वितरित फाइन-ट्यूनिंग जो 128 GB में फिट नहीं होते
  • बहुत बड़े मॉडल्स के लिए पाइपलाइन पैरालेलिज्म
  • बड़े प्रभावी बैच साइज के साथ डेटा पैरालेल ट्रेनिंग
  • वितरित AI एल्गोरिदम पर रिसर्च
  • यूनिट्स के बीच लोड-बैलेंसिंग के माध्यम से इन्फरेंस थ्रूपुट बढ़ाना

इकोसिस्टम और टूलिंग

  • DGX Spark इकोसिस्टम:

    • CUDA-X लाइब्रेरी: व्यापक सूट जिसमें cuDNN (डीप लर्निंग), cuBLAS (लिनियर एल्जेब्रा), TensorRT (इन्फरेंस ऑप्टिमाइजेशन) शामिल हैं
    • NVIDIA AI एंटरप्राइज: वाणिज्यिक सॉफ्टवेयर सूट के साथ एंटरप्राइज समर्थन, सुरक्षा अपडेट्स, और स्थिरता गारंटी
    • NGC (NVIDIA GPU क्लाउड): लोकप्रिय फ्रेमवर्क्स के लिए प्री-कॉन्फ़िगर किए गए कंटेनर्स, यह सुनिश्चित करने के लिए कि वे एक साथ काम करते हैं बिना डिपेंडेंसी कन्फ्लिक्ट्स के
    • फ्रेमवर्क समर्थन: PyTorch, TensorFlow, JAX, MXNet के लिए प्रथम-श्रेणी समर्थन NVIDIA ऑप्टिमाइजेशन के साथ
    • डेवलपमेंट टूल्स: NVIDIA Nsight प्रोफाइलिंग के लिए, CUDA-GDB डिबगिंग के लिए, विस्तृत सैम्पलिंग और ट्रेसिंग टूल्स
    • समुदाय: विशाल CUDA डेवलपर समुदाय, विस्तृत StackOverflow कवरेज, countless ट्यूटोरियल्स और उदाहरण

  • Mac Studio इकोसिस्टम:

    • Metal/Core ML: Apple के नेटिव GPU कंप्यूट और ML फ्रेमवर्क्स, Apple सिलिकॉन के लिए अत्यधिक अनुकूलित
    • MLX: Apple का नया NumPy-जैसा फ्रेमवर्क ML के लिए Apple सिलिकॉन पर, जो लोकप्रियता प्राप्त कर रहा है
    • यूनिफाइड टूल्स: Xcode, Instruments प्रोफाइलिंग, और macOS डेवलपमेंट स्टैक के साथ उत्कृष्ट एकीकरण
    • मीडिया इंजन: वीडियो एन्कोडिंग/डिकोडिंग ब्लॉक्स जो कंटेंट क्रिएशन वर्कफ्लो को महत्वपूर्ण रूप से तेज करते हैं
    • क्रिएटिव ऐप्स: Final Cut Pro, Logic Pro, और Adobe Creative Suite Apple सिलिकॉन के लिए अनुकूलित
    • स्थिरता: अत्यधिक पॉलिश्ड, स्थिर वातावरण जो उत्पादन डिप्लॉयमेंट्स के लिए आदर्श है

निचला लाइन निर्णय मैट्रिक्स:

DGX Spark चुनें अगर आप:

  • CUDA-आधारित वर्कफ्लो के साथ मुख्य रूप से काम करते हैं (स्टैंडर्ड PyTorch, TensorFlow)
  • FP4/INT4 क्वांटाइजेशन त्वरक के लिए कुशल LLM इन्फरेंस की आवश्यकता है
  • भविष्य के स्केलिंग के लिए 200 Gb/s पर दो-नोड क्लस्टरिंग का विकल्प चाहते हैं
  • पूर्ण NVIDIA AI सॉफ्टवेयर स्टैक के साथ एंटरप्राइज समर्थन चाहते हैं
  • लिनक्स-नेटिव डेवलपमेंट वातावरण की आवश्यकता है
  • 7B-200B पैरामीटर्स के साथ मॉडल्स के साथ काम करते हैं क्वांटाइजेशन के साथ
  • इकोसिस्टम संगतता के साथ अधिकांश ओपन-सोर्स AI रिसर्च कोड का मूल्यांकन करते हैं

Mac Studio चुनें अगर आप:

  • 128 GB से अधिक मेमोरी की आवश्यकता है (M3 Ultra पर 512 GB तक)
  • अधिकतम मेमोरी बैंडविड्थ (>800 GB/s) चाहते हैं
  • macOS/iOS इकोसिस्टम में काम करते हैं और डेवलपमेंट/डिप्लॉयमेंट संगतता चाहते हैं
  • Core ML, Metal, या MLX फ्रेमवर्क्स का उपयोग करते हैं
  • हाइब्रिड AI + क्रिएटिव वर्कलोड्स (वीडियो एडिटिंग, 3D रेंडरिंग, ऑडियो प्रोडक्शन) होते हैं
  • macOS यूजर एक्सपीरियंस और Apple सेवाओं के साथ एकीकरण पसंद करते हैं
  • एक शांत, विश्वसनीय वर्कस्टेशन चाहते हैं जिसमें उत्कृष्ट पावर कुशलता है
  • CUDA विशेष रूप से की आवश्यकता नहीं है और वैकल्पिक फ्रेमवर्क्स के साथ काम कर सकते हैं

DGX Spark के व्यावहारिक उपयोग मामले और कार्यप्रवाह

DGX Spark खरीदने वाले के बारे में समझने के लिए, उन वास्तविक जीवन के परिदृश्यों का अध्ययन करना आवश्यक है जहां इसकी विशेषताओं का संयोजन मूल्य प्रदान करता है:

AI अनुसंधान और प्रोटोटाइपिंग

परिदृश्य: नई LLM आर्किटेक्चर, फाइन-ट्यूनिंग तकनीकों, या मल्टी-मोडल मॉडल्स पर काम करने वाले अकादमिक शोधकर्ता और स्नातक छात्र।

इसके लिए Spark उपयुक्त है: 128 GB एकीकृत मेमोरी अधिकांश शोध-स्तर के मॉडल्स (7B-70B बेस मॉडल्स, क्वांटाइज्ड 200B+ मॉडल्स) को संभालती है। NVIDIA AI स्टैक में सभी मानक शोध उपकरण शामिल हैं। दो-इकाई क्लस्टरिंग क्षमता के साथ प्रयोगों को स्केल करने की अनुमति है बिना क्लाउड में माइग्रेट किए। छोटा आकार उन प्रयोगशाला स्थानों में फिट होता है जहां रैक सर्वर नहीं फिट होते।

उदाहरण कार्यप्रवाह:

  • Llama 3 70B को कस्टम डेटासेट्स पर फाइन-ट्यून करना
  • LoRA/QLoRA तकनीकों के साथ प्रयोग करना
  • क्लाउड डिप्लॉयमेंट से पहले स्थानीय रूप से प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग रणनीतियों का परीक्षण करना
  • नई अटेंशन मेकेनिज्म के लिए कस्टम CUDA कर्नल विकसित करना

एंटरप्राइज AI एप्लिकेशन विकास

परिदृश्य: AI-सक्षम एप्लिकेशन विकसित करने वाले स्टार्टअप और एंटरप्राइज टीमों को क्लाउड डिप्लॉयमेंट से पहले ऑन-प्रेमिस विकास/टेस्टिंग की आवश्यकता होती है।

इसके लिए Spark उपयुक्त है: उत्पादन वातावरण के स्पेसिफिकेशन्स (CUDA स्टैक, Linux, कंटेनराइज्ड कार्यप्रवाह) से मेल खाता है। NGC कंटेनर उत्पादन-स्तर, वैलिडेटेड सॉफ्टवेयर प्रदान करते हैं। टीमें सक्रिय विकास के दौरान क्लाउड लागत के बिना स्थानीय रूप से विकसित और परीक्षण कर सकती हैं। वैलिडेशन के बाद, वर्कलोड्स DGX Cloud या ऑन-प्रेमिस DGX सिस्टम में न्यूनतम परिवर्तनों के साथ डिप्लॉय किए जा सकते हैं।

उदाहरण कार्यप्रवाह:

  • RAG (Retrieval Augmented Generation) सिस्टम बनाना
  • कंपनी-विशिष्ट मॉडल्स के साथ कस्टम चैटबॉट/एजेंट विकास
  • मॉडल सर्विंग इन्फ्रास्ट्रक्चर का स्थानीय परीक्षण
  • प्रोप्रायटरी डेटा पर छोटे से मध्यम मॉडल्स का ट्रेनिंग

शैक्षिक संस्थान

परिदृश्य: AI/ML कोर्स पढ़ाने वाले विश्वविद्यालय और ट्रेनिंग प्रोग्रामों को डेटासेंटर की जटिलता के बिना पेशेवर-स्तर का अनुभव प्रदान करने वाले उपकरण की आवश्यकता होती है।

इसके लिए Spark उपयुक्त है: “डेटासेंटर इन अ बॉक्स” अनुभव प्रदान करता है। छात्र वही NVIDIA स्टैक सीखते हैं जिसे वे पेशेवर रूप से उपयोग करेंगे। छोटा फॉर्म फैक्टर क्लासरूम/लैब सेटिंग्स में काम करता है। कंटेनराइजेशन के माध्यम से कई छात्र परियोजनाओं को समर्थन किया जा सकता है।

उदाहरण कार्यप्रवाह:

  • वितरित डीप लर्निंग कोर्स पढ़ाना
  • NLP, कंप्यूटर विजन, रिनफोर्समेंट लर्निंग में छात्र परियोजनाएं
  • ML इंजीनियरिंग बूटकैम्प और सर्टिफिकेशन प्रोग्राम
  • शोध इंटर्नशिप प्रोग्राम

स्वतंत्र AI डेवलपर और कंसल्टेंट

परिदृश्य: जो निरंतर विकास के लिए क्लाउड लागत को जस्टिफाई नहीं कर सकते, उन्हें लचीला, शक्तिशाली AI इन्फ्रास्ट्रक्चर की आवश्यकता होती है।

इसके लिए Spark उपयुक्त है: एक बार की पूंजी व्यय के बजाय लगातार क्लाउड बिल्स। डेटा और मॉडल्स पर पूर्ण नियंत्रण (ग्राहक गोपनीयता के लिए महत्वपूर्ण)। 24/7 ट्रेनिंग/इन्फरेंस जॉब्स चलाए बिना चार्जेस इकट्ठा होने दें। पोर्टेबल—अगर आवश्यक हो तो ग्राहक साइट्स पर ले जाएं।

उदाहरण कार्यप्रवाह:

  • ग्राहक-विशिष्ट मॉडल फाइन-ट्यूनिंग
  • निजी इन्फरेंस सर्विस चलाना
  • ओपन-सोर्स मॉडल्स के साथ प्रयोग करना
  • AI उत्पाद और डेमो बनाना

DGX Spark के लिए उपयुक्त नहीं है

संभावित अपेक्षाओं को सेट करने के लिए, यहां ऐसे परिदृश्य हैं जहां अन्य समाधान बेहतर हैं:

  • स्केल पर उत्पादन इन्फरेंस: उच्च-आयामी सर्विंग के लिए क्लाउड सर्विस या समर्पित इन्फरेंस सर्वर (जैसे NVIDIA L4/L40S) अधिक लागत-प्रभावी हैं
  • बहुत बड़े मॉडल ट्रेनिंग: 256 GB से अधिक की आवश्यकता वाले मॉडल्स (दो-इकाई क्लस्टरिंग के साथ भी) DGX H100/B100 सिस्टम या क्लाउड की आवश्यकता होती है
  • महानगरीय बैच जॉब्स: अगर आपको 8+ GPU की आवश्यकता है, तो पारंपरिक वर्कस्टेशन/सर्वर बिल्ड्स देखें
  • विंडोज-प्राथमिक कार्यप्रवाह: DGX बेस OS Ubuntu-आधारित है; विंडोज समर्थन एक फोकस नहीं है
  • लागत-ऑप्टिमाइज्ड समाधान: अगर बजट प्राथमिक बाधा है, तो उपयोग किए गए डेटासेंटर GPU या क्लाउड स्पॉट इंस्टेंस अधिक अर्थव्यवस्थापूर्ण हो सकते हैं
  • क्रिएटिव-फर्स्ट वर्कलोड्स: अगर AI वीडियो एडिटिंग, म्यूजिक प्रोडक्शन, या ग्राफिक डिजाइन से कम महत्वपूर्ण है, तो Mac Studio बेहतर हो सकता है

त्वरित FAQ

मैं इसे कब खरीद सकता हूँ? 15 अक्टूबर, 2025 से NVIDIA.com और पार्टनर्स के माध्यम से ऑर्डर खुले। प्रारंभिक आपूर्ति सीमित है; कई रिटेलर्स पर ऑर्डर-ऑन-रिक्वेस्ट स्थिति अपेक्षित है।

क्या $3,999 हर जगह की कीमत है? नहीं। US MSRP $3,999 है, लेकिन अंतरराष्ट्रीय कीमतें VAT और स्थानीय कारकों के कारण अधिक हैं: £3,700 (UK), €3,689 (DE), ¥899,980 (JP)। ऑस्ट्रेलिया और दक्षिण कोरिया की कीमतें अभी तक व्यापक रूप से पोस्ट नहीं की गई हैं।

क्या मैं RAM को अपग्रेड कर सकता हूँ? नहीं। 128 GB LPDDR5x सोल्डर्ड है GB10 सुपरचिप पैकेज का हिस्सा। स्टोरेज SKU के अनुसार भिन्न होता है (1-4 TB) लेकिन खरीद के समय चुना जाना चाहिए।

यह किसके लिए है? AI शोधकर्ता, डेवलपर, और उन्नत छात्र जो स्थानीय रूप से LLMs के साथ काम करते हैं। CUDA की आवश्यकता होती है, क्लाउड डिप्लॉयमेंट से पहले प्रोटोटाइपिंग करना चाहते हैं, या ऑन-प्रेमिस AI विकास की आवश्यकता होती है।

अधिक विस्तृत उत्तर के लिए, ऊपर के फ्रंटमैटर में व्यापक FAQ अनुभाग देखें।

तैनाती के लिए तकनीकी विचारधारा

अगर आप DGX Spark को अपने वातावरण में तैनात करने की योजना बना रहे हैं, तो निम्नलिखित व्यावहारिक तकनीकी विचारधारा हैं जो स्पेसिफिकेशन्स पर आधारित हैं:

पावर और इन्फ्रास्ट्रक्चर आवश्यकताएं

  • पावर खपत: ~170W AI वर्कलोड्स के दौरान सामान्य, बाहरी पावर सप्लाई शामिल है
  • विद्युत: मानक ऑफिस पावर (110-240V) पर्याप्त है—उच्च-एम्पेरेज सर्किट की आवश्यकता नहीं है
  • UPS सिफारिश: 500-1000VA UPS बिजली कटौती के दौरान ग्रेसफुल शटडाउन के लिए बैकअप पावर प्रदान कर सकता है
  • अल्टरनेटिव्स के मुकाबले पावर: पारंपरिक AI वर्कस्टेशन (350-1000W) या मल्टी-GPU सर्वर से काफी कम है

कूलिंग और एक्यूस्टिक्स

  • थर्मल डिजाइन: एक्टिव कूलिंग के साथ कॉम्पैक्ट फॉर्म फैक्टर; NVIDIA ने विस्तृत नॉइज स्पेसिफिकेशन्स प्रकाशित नहीं किए हैं
  • वेंटिलेशन: यूनिट के आसपास पर्याप्त एयरफ्लो सुनिश्चित करें; बिना वेंटिलेशन के बंद कैबिनेट में नहीं रखें
  • एंबिएंट टेम्परेचर: मानक ऑफिस वातावरण (18-27°C / 64-80°F सिफारिश किया जाता है)
  • नॉइज अपेक्षाएं: लोड के तहत सुनाई देगा (किसी भी हाई-परफॉर्मेंस कंप्यूट डिवाइस की तरह), लेकिन मल्टीपल GPUs वाले टावर वर्कस्टेशन से शांत होने की संभावना है

नेटवर्किंग सेटअप विचारधारा

  • 10 GbE: अगर 10 गीगाबिट ईथरनेट का उपयोग कर रहे हैं, तो सुनिश्चित करें कि आपका स्विच 10GbE का समर्थन करता है और Cat6a/Cat7 केबल का उपयोग करें
  • Wi-Fi 7: पूर्ण प्रदर्शन के लिए Wi-Fi 7-सक्षम राउटर/एक्सेस पॉइंट की आवश्यकता होती है; Wi-Fi 6/6E के साथ पिछले संस्करणों के साथ पिछले संस्करणों के साथ संगत है
  • क्लस्टरिंग (ConnectX-7): दो-इकाई क्लस्टरिंग के लिए आपको चाहिए:
    • संगत केबल (DAC या फाइबर) के साथ सीधा कनेक्शन
    • 200GbE-सक्षम स्विच (एंटरप्राइज-ग्रेड, महत्वपूर्ण निवेश)
    • विशिष्ट वैलिडेटेड कॉन्फ़िगरेशन्स के लिए NVIDIA दस्तावेज़ीकरण देखें

स्टोरेज प्रबंधन

  • NVMe SSD: हाई-परफॉर्मेंस स्टोरेज शामिल है, लेकिन बैकअप रणनीति पर विचार करें
  • एक्सटर्नल स्टोरेज: डेटासेट्स, मॉडल चेकपॉइंट्स, और बैकअप्स के लिए USB-C और नेटवर्क स्टोरेज
  • स्टोरेज योजना: मॉडल चेकपॉइंट्स 100+ GB प्रत्येक हो सकते हैं; क्षमता के अनुसार योजना बनाएं
    • 1 TB: इन्फरेंस-फोकस्ड वर्कफ्लो के लिए उपयुक्त, कभी-कभी फाइन-ट्यूनिंग के साथ
    • 2 TB: अधिकांश शोधकर्ताओं के लिए नियमित फाइन-ट्यूनिंग के लिए संतुलित
    • 4 TB: कई मॉडल संस्करणों को बनाए रखने, बड़े डेटासेट्स, या स्क्रैच से ट्रेनिंग करने वालों के लिए सबसे अच्छा

सॉफ्टवेयर और कंटेनर रणनीति

  • DGX Base OS: Ubuntu-आधारित; NVIDIA ड्राइवर और CUDA टूलकिट प्री-इंस्टॉल्ड आते हैं
  • कंटेनर वर्कफ्लो: अधिकांश उपयोगकर्ताओं के लिए सिफारिश की जाने वाली रणनीति:
    • विशिष्ट फ्रेमवर्क के लिए NGC से वैलिडेटेड कंटेनर डाउनलोड करें
    • पुनरुत्पादन के लिए कंटेनर के अंदर विकसित करें
    • अपने Dockerfiles और requirements को वर्जन नियंत्रण में रखें
  • सुरक्षा अपडेट: नियमित OS और सॉफ्टवेयर स्टैक अपडेट की योजना बनाएं; NVIDIA अपडेट चैनल प्रदान करता है
  • मॉनिटरिंग: उपयोग और थर्मल मॉनिटरिंग के लिए GPU मॉनिटरिंग (nvidia-smi, DCGM) सेटअप करें

मौजूदा इन्फ्रास्ट्रक्चर के साथ एकीकरण

  • प्रमाणिकरण: एंटरप्राइज तैनाती के लिए मौजूदा LDAP/Active Directory के साथ एकीकरण पर विचार करें
  • साझा स्टोरेज: टीम के बीच साझा डेटासेट्स के लिए नेटवर्क फाइल सिस्टम (NFS, CIFS) माउंट करें
  • रिमोट एक्सेस: टर्मिनल एक्सेस के लिए SSH; रिमोट विकास के लिए JupyterHub या VS Code Server सेटअप करने पर विचार करें
  • VPN: अगर रिमोट रूप से एक्सेस कर रहे हैं, तो सुरक्षा के लिए उचित VPN सेटअप सुनिश्चित करें

हार्डवेयर से परे बजट विचारधारा

टोटल कॉस्ट ऑफ ओनरशिप कैलकुलेट करने के दौरान, निम्नलिखित कारकों को शामिल करें:

  • सॉफ्टवेयर लाइसेंस: कुछ कॉमर्शियल AI फ्रेमवर्क लाइसेंस की आवश्यकता होती है (हालांकि ओपन-सोर्स विकल्प प्रचुर मात्रा में हैं)
  • विकास के दौरान क्लाउड लागत: आप अंतिम ट्रेनिंग रन या डिप्लॉयमेंट के लिए क्लाउड का उपयोग कर सकते हैं
  • अतिरिक्त स्टोरेज: बाहरी NAS या बैकअप समाधान
  • नेटवर्क अपग्रेड: 10GbE स्विच अगर आपका मौजूदा इन्फ्रास्ट्रक्चर इसे समर्थन नहीं करता
  • ट्रेनिंग/लर्निंग समय: अगर आपका टीम NVIDIA AI स्टैक के नए है, तो लर्निंग कर्व के लिए समय बजट करें
  • सपोर्ट कॉन्ट्रैक्ट: मिशन-क्रिटिकल एप्लिकेशन्स तैनात करने के लिए NVIDIA एंटरप्राइज सपोर्ट पर विचार करें

अपने स्वयं के वर्कस्टेशन बनाने के साथ तुलना

DGX Spark के फायदे:

  • एकीकृत, वैलिडेटेड हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर स्टैक
  • कॉम्पैक्ट, पावर-इफिशेंट डिजाइन
  • एंटरप्राइज सपोर्ट विकल्प
  • ज्ञात प्रदर्शन विशेषताएं
  • टर्नकी अनुभव

कस्टम वर्कस्टेशन के फायदे:

  • समान GPU प्रदर्शन के लिए संभावित कम लागत (डिस्क्रीट GPU का उपयोग करके)
  • अपग्रेड योग्य घटक
  • लचीला कॉन्फ़िगरेशन (बाद में अधिक RAM, स्टोरेज, GPU जोड़ सकते हैं)
  • अगर आवश्यक हो तो विंडोज संगतता

ट्रेड-ऑफ: DGX Spark एकीकरण, दक्षता, और पूर्ण NVIDIA AI सॉफ्टवेयर इकोसिस्टम के लिए अपग्रेड योग्यता और लचीलापन को बलिदान करता है। टर्नकी सुविधा या अधिकतम कस्टमाइजेशन के आधार पर चुनें।

स्रोत और आगे की पढ़ने के लिए

  • NVIDIA DGX Spark उत्पाद और मार्केटप्लेस पृष्ठ (स्पेसिफिकेशन्स, पोजीशनिंग): NVIDIA.com (ग्लोबल/DE/AU/KR).
  • लॉन्च टाइमिंग और US कीमतें: NVIDIA प्रेस (13 अक्टूबर, 2025); The Verge कवरेज (13 अक्टूबर, 2025).
  • देश कीमत उदाहरण: Novatech UK (£3,699.97); heise DE (€3,689); Tsukumo JP (¥899,980); NTT-X JP (¥911,790).
  • पार्टनर इकोसिस्टम / दो-इकाई स्टैकिंग और स्पेसिफिकेशन्स विवरण: heise और ComputerBase कवरेज.
  • Mac Studio कीमत/स्पेसिफिकेशन्स: Apple पृष्ठ (स्पेसिफिकेशन्स/विकल्प/प्राइसिंग क्षेत्र) और लॉन्च कवरेज.
  • USD समकक्ष के लिए FX संदर्भ: Exchange-Rates.org / ExchangeRatesUK (अक्टूबर-2025 स्नैपशॉट).

उपयोगी लिंक

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