DGX Spark 与 Mac Studio 对比：对 NVIDIA 个人 AI 超级计算机的价格分析

可用性、六个国家的真实零售价格以及与Mac Studio的对比。

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NVIDIA DGX Spark 是真实存在的，将于 2025年10月15日 开售，目标用户是需要 本地大型语言模型（LLM）工作 的 CUDA 开发者，配备集成的 NVIDIA AI 套件。美国建议零售价为 3,999美元；由于增值税和渠道因素，英国/德国/日本 的零售价更高。澳大利亚/韩元 的公开标价 尚未广泛发布。

与配备 128 GB 和大容量 SSD 的 Mac Studio 相比，Spark 的价格通常 相似或更低，与 配置较高的 M4 Max 相当，与 入门级 M3 Ultra 的价格 大致相同 —— 但 Mac Studio 可以扩展至 512 GB 和 >800 GB/s 的统一带宽，而 Spark 在 CUDA/FP4 和 200 Gb/s 的双机集群 方面具有优势。

DGX Spark vs. Mac Studio 图形

什么是 NVIDIA DGX Spark？

NVIDIA DGX Spark 是一款紧凑型、适合桌面使用的 AI 工作站，围绕 Grace Blackwell GB10 超级芯片（ARM CPU + Blackwell GPU 通过 NVLink-C2C 在同一封装中）构建。NVIDIA 将其定位为面向开发者、研究人员和高级学生的 “个人 AI 超级计算机”，他们可以在本地 原型设计、微调和运行大型模型（最多约 200B 参数），然后将其交给数据中心或云平台。

这代表了 NVIDIA 将数据中心级 AI 能力带给个人开发者和小型团队的努力，使以前仅在企业云环境或昂贵的本地服务器中可用的强大 AI 基础设施实现民主化。其外形设计特意为了与标准开发设备并排放在桌面上，使其在办公室、家庭实验室或教育环境中实用。

核心规格

  • 计算能力： 最高 1 PFLOP（FP4） AI 性能；材料中提到的 NPU/GPU 指标约为 ~1000 TOPS。Blackwell GPU 架构在张量核心操作方面有显著改进，特别是对于现代 LLMs 所需的 FP4 和 INT4 量化推理，效率至关重要。
  • 内存： 128 GB 统一 LPDDR5x（焊接不可升级），带宽约为 273 GB/s。统一内存架构意味着 Grace CPU 和 Blackwell GPU 共享同一内存池，消除了在 CPU 和 GPU 之间移动数据时的 PCIe 传输瓶颈。这对于涉及频繁主机-设备内存传输的 AI 工作负载特别有益。
  • 存储： 1–4 TB NVMe SSD（创始版通常列出 4 TB）。NVMe 存储对于存储大型模型检查点、数据集和中间训练状态至关重要。4 TB 配置为多个大型模型版本和训练数据提供了充足的空间。
  • I/O / 网络： 10 千兆以太网、Wi-Fi 7、HDMI 2.1、多个带 DisplayPort 交替模式的 USB-C；许多合作伙伴配置包括 ConnectX-7（200 Gb/s）端口，用于通过 RDMA（远程直接内存访问）能力将两个单元进行集群。高速互连使得在两个单元之间运行分布式训练或推理时实现近线性扩展。
  • 尺寸 / 功耗： 超小型（约 150 × 150 × 50.5 毫米，约 5.9 × 5.9 × 2.0 英寸），外部电源供应器；AI 工作负载下典型功耗约为 170 W。与通常需要 400-1000W 电源供应器和塔式机箱的传统 AI 工作站相比，这种紧凑设计效率显著。紧凑的设计意味着它可以从标准办公室电源插座运行，无需特殊电气要求。
  • 软件： 随附 DGX Base OS（基于 Ubuntu）和 NVIDIA AI 软件套件，包括 CUDA-X 库、Triton 推理服务器、用于 GPU 加速数据科学的 RAPIDS、优化构建的 PyTorch 和 TensorFlow、用于对话 AI 的 NeMo 框架，以及 NGC（NVIDIA GPU 云）容器注册表，提供预优化模型和容器。这为无需花费数周配置依赖项和优化框架即可实现端到端的 GenAI 工作流程。

架构优势

Grace Blackwell GB10 超级芯片 代表了重要的架构创新。通过将基于 ARM 的 Grace CPU 核心与 Blackwell GPU 计算单元通过 NVLink-C2C（芯片到芯片互连）连接在同一封装上，NVIDIA 实现了与传统基于 PCIe 的系统相比显著降低的 CPU-GPU 通信延迟和更高的带宽。这种紧密集成对以下方面特别有益：

  • AI 管道中的预处理和后处理阶段，其中 CPU 和 GPU 需要快速交换数据
  • 同时利用 CPU 和 GPU 计算的混合工作负载
  • 内存密集型应用，其中统一内存模型消除了主机和设备之间的昂贵数据复制
  • 实时推理场景，其中低延迟至关重要

NVIDIA 最初在早期会议上将该设备称为 “Project ‘Digits’”；生产名称为 DGX Spark，延续了数据中心 AI 系统中知名的 DGX 品牌。

供货情况与发布时间

  • 发布周： NVIDIA 宣布 2025年10月15日星期三 通过 NVIDIA.com 和授权渠道合作伙伴开放订购。这在 2025 年初 GTC（GPU 技术大会）上首次宣布 Project Digits 后，经过数月的期待。
  • 全球发布： NVIDIA 产品页面和新闻稿提到包括主要原始设备制造商（OEM）在内的全球合作伙伴：Acer、ASUS、Dell、HP、Lenovo、MSI 和 Gigabyte 将推出兼容的基于 GB10 的迷你工作站。每个合作伙伴可能提供略有不同的配置、保修条款和支持选项。
  • 供应限制： 早期供货似乎受到限制，尤其是在美国以外的地区。许多零售商显示“按需订购”、“预售”或“缺货”状态，而非立即有库存。这在尖端硬件发布时是典型的，尤其是像 GB10 这样复杂的片上系统设计。
  • 地区差异： 虽然美国客户可以直接从 NVIDIA 和主要零售商订购，但国际客户可能面临更长的等待时间，并应咨询当地授权分销商以获取准确的交货时间。一些地区（尤其是澳大利亚和韩国）目前仍未发布公开的零售价格。

我们可以验证的实际市场价格

以下是截至 2025年10月15日（澳大利亚/墨尔本） 我们能找到的 当前公开零售/价格清单条目，并附有 大致美元等值 作为参考。如果尚未发布明确的本地价格，我们将注明状态。

美元等值估算方法： 我们使用了 2025 年 10 月下旬的参考汇率/历史快照（Exchange-Rates.org 与 ExchangeRatesUK）；实际结账总额因税费、关税和信用卡汇率而异。

国家 本地货币价格 USD 等值（约） 注释 / 来源
美国 $3,999 $3,999 美国新闻稿和 NVIDIA 发布材料列出 $3,999 用于 DGX Spark（最终价格与早期 $3,000 的宣传价格相比）。
英国 £3,699.97（含增值税） ≈$4,868 Novatech 产品页面显示 £3,699.97（含增值税）（创始版代码）。USD ≈ £×1.316 使用 2025 年 10 月参考汇率。
德国 €3,689 ≈$4,264 heise 报道“德国 3689 欧元”用于 4 TB 配置。USD ≈ €×1.156 使用 2025 年 10 月参考汇率。
日本 ¥899,980（Tsukumo） ≈$6,075 Tsukumo 零售列表显示 ¥899,980（含税）。NTT-X 显示 ¥911,790；两者均为“按需订购”。USD ≈ ¥ / 148.14。
韩国 按需订购 / 预售 — NVIDIA KR 市场页面列出 Spark；本地合作伙伴接受预售，尚未发布公开的 KRW 标价。
澳大利亚 待定 — NVIDIA AU 产品页面已上线，但撰写本文时主要 AU 零售商尚未发布 AUD 标价。

注： • 英国零售条目（Novatech）和日本零售商（Tsukumo、NTT-X）为 创始版，配备 4 TB SSD。供货可能为 按需订购 或 缺货。 • 德国的 €3,689 来自主流科技媒体的价格指导；一些 B2B 商店列出 Spark “按需订购” 等待库存。

典型配置（你实际会看到的）

了解不同的 SKU 和配置非常重要，因为内存不可升级，存储选项差异显著：

NVIDIA 创始人版

这是由 NVIDIA 直接销售的参考配置，是大多数评测和基准测试的基准：

  • 核心规格： GB10 超级芯片，128 GB LPDDR5x 统一内存，4 TB NVMe SSD
  • 网络： Wi-Fi 7（802.11be），10 千兆以太网，ConnectX-7 智能网卡，带 200 Gb/s 端口用于双单元集群
  • 显示和外设： HDMI 2.1（支持 4K @ 120Hz 或 8K @ 60Hz），多个带 DisplayPort 交替模式的 USB-C 端口，USB-A 端口
  • 尺寸： ~150 × 150 × 50.5 毫米（5.9 × 5.9 × 2.0 英寸）
  • 电源： 外部电源供应器，典型功耗 ~170W
  • 包含软件： DGX Base OS，附带完整的 NVIDIA AI 企业软件套件

带有 ConnectX-7 的创始版对可能希望将来无需更换硬件即可扩展到双节点集群的研究人员特别有吸引力。

合作伙伴 OEM SKU

系统集成商和 OEM 提供不同权衡的变体：

  • 存储选项： 一些合作伙伴提供 1 TB、2 TB 或 4 TB SSD 配置，价格不同。如果你主要进行下载模型的推理，且不需要存储多个大型检查点，1-2 TB 选项可以节省数百美元。
  • 网络变化： 并非所有合作伙伴 SKU 都包含 ConnectX-7 200 Gb/s 适配器。预算导向型号可能仅配备 10GbE 和 Wi-Fi 7。如果你不打算将两个单元集群，这可以降低成本。
  • 外壳差异： 合作伙伴使用自己的工业设计，可能影响散热性能、噪音水平和外观。一些可能提供适合实验室环境的机架安装选项。
  • 服务和支持： Dell、HP 和 Lenovo 通常提供企业级支持选项，包括现场服务、延长保修和与企业 IT 管理系统的集成——这对业务部署非常有价值。
  • 内存说明： 所有配置使用相同的 128 GB LPDDR5x 焊接内存。由于它是 GB10 超级芯片封装设计的一部分，因此在任何 SKU 中都无法配置。

选择配置时，请考虑：

  • 是否需要集群？ 如果是，确保 SKU 包含 ConnectX-7
  • 需要多少本地存储？ 模型权重、数据集和检查点会迅速增加
  • 需要什么支持？ NVIDIA 直接支持 vs. 企业 OEM 支持（带 SLA）
  • 总成本是多少？ 合作伙伴 SKU 可能捆绑其他软件或服务

DGX Spark 与 Mac Studio（相似内存比较）

我们比较的内容： DGX Spark 创始人版（GB10，128 GB 统一，最多 4 TB SSD）与 Mac Studio 配置为 128 GB 统一（M4 Max）或更高端 M3 Ultra（考虑最大内存带宽/扩展）。

价格快照

  • DGX Spark（美国）： 3,999美元。
  • Mac Studio 基础价格（美国）： M4 Max 从 1,999美元起，M3 Ultra 从 3,999美元起（许多用户会增加内存/存储以达到 128 GB/4 TB）。
  • 内存升级： Apple 提供工厂配置最高 128 GB（M4 Max） 或 512 GB（M3 Ultra）；澳大利亚商店显示升级成本（仅作价格差异参考）。

结论： 为了匹配 128 GB/4 TB，Mac Studio 的 最终价格 通常会 远高于其 1,999美元基础价格，并且根据芯片（M4 Max vs M3 Ultra）和存储，可能与 Spark 相当或更高。与此同时，Spark 的 4 TB/128 GB SKU 是 一个固定捆绑包，价格为 3,999美元。

性能与架构

AI 计算能力

  • DGX Spark： 宣称 AI 工作负载的理论峰值性能高达 1 PFLOP（FP4） —— 这一规格反映了 Blackwell GPU 在执行 4 位浮点运算时的张量核心能力。这对于现代 LLM 推理而言尤为重要，因为它们越来越多地使用激进的量化（FP4、INT4、INT8）以在可用内存中容纳更大的模型。Blackwell 架构包括专门优化的张量核心，用于这些低精度格式，且精度损失最小。

  • Mac Studio： Apple 没有直接发布 PFLOP 评级。相反，他们引用了应用级基准（视频编码、ML 模型训练时间等）和神经引擎 TOPS 评级。M4 Max 提供 38 TOPS 的神经引擎，而 M3 Ultra 提供 64 TOPS。然而，这些数字与 NVIDIA 的 CUDA 核心规格不直接可比，因为它们衡量的是不同的计算模式和精度格式。

实际影响： 如果你的工作负载是 CUDA 优先（标准 PyTorch、TensorFlow、JAX 工作流），你将拥有 Spark 的成熟工具和广泛文档。如果你是围绕 Apple 的 MLX 框架 或 Core ML 构建，Mac Studio 是原生选择。对于标准开源 AI 开发，Spark 提供了更广泛的生态系统兼容性。

统一内存容量与带宽

  • DGX Spark： 固定 128 GB LPDDR5x 统一内存，带宽约为 273 GB/s。这是 Grace CPU 和 Blackwell GPU 之间共享的，没有 PCIe 开销。虽然 273 GB/s 相比高端 GPU 可能显得保守，但统一架构消除了 CPU 和 GPU 内存空间之间的数据复制，这在传统系统中可能是一个隐藏的瓶颈。

  • Mac Studio： 可配置为 64 GB 到 128 GB（M4 Max） 或 192-512 GB（M3 Ultra），Ultra 级变体的统一内存带宽超过 800 GB/s。M3 Ultra 通过超宽内存接口实现超过 800 GB/s。对于涉及极大上下文窗口（100K+ 令牌）、巨大嵌入表或同时加载多个大型模型的工作负载，Mac Studio 的更高内存容量提供了关键的余量。

内存容量重要的时候：

  • 在更高精度格式中运行 Llama 3 405B 受益于 512 GB
  • 训练具有极大批量大小的大型视觉变换器
  • 需要同时保留视觉和语言模型的多模态模型
  • 运行多个并发模型服务实例

128 GB 足够的时候：

  • 大多数量化 LLM（最多 200B 参数，例如量化 Llama 3 405B、Mixtral 8x22B）
  • 在 7B-70B 范围内微调模型
  • 标准推理工作负载，使用典型批量大小
  • 使用最先进模型进行研究和原型设计

互连与集群能力

  • DGX Spark： 合作伙伴 SKU 通常包括 ConnectX-7 智能网卡（200 Gb/s），支持 直接双节点集群 的 RDMA。这使得在两个单元之间进行分布式训练和推理时，许多工作负载可以实现近线性扩展。NVIDIA 的 NCCL（NVIDIA 集体通信库）在这些高速链路上对多 GPU 通信进行了高度优化。两个 DGX Spark 单元可以作为 256 GB 统一集群，用于受益于数据并行或模型并行的训练工作负载。

  • Mac Studio： 最高为 10 千兆以太网（或通过 Thunderbolt 网络的 10 GbE）。虽然理论上可以将 Mac Studios 集群在网络中，但没有像 NVLink 或 InfiniBand 这样的原生高带宽、低延迟互连。macOS 也缺乏 CUDA 开发者依赖的成熟分布式训练框架。

Spark 的集群使用场景：

  • 分布式微调无法在 128 GB 中运行的模型
  • 非常大型模型的流水线并行
  • 使用更大有效批量大小的数据并行训练
  • 分布式 AI 算法的研究
  • 通过跨单元负载均衡提高推理吞吐量

生态系统与工具

  • DGX Spark 生态系统：

    • CUDA-X 库： 包括 cuDNN（深度学习）、cuBLAS（线性代数）、TensorRT（推理优化）的全面套件
    • NVIDIA AI 企业： 商业软件套件，附带企业支持、安全更新和稳定性保证
    • NGC（NVIDIA GPU 云）： 为流行框架预配置的容器，经过验证可协同工作，无需依赖冲突
    • 框架支持： 对 PyTorch、TensorFlow、JAX、MXNet 提供一流支持，并附带 NVIDIA 优化
    • 开发工具： NVIDIA Nsight 用于分析，CUDA-GDB 用于调试，广泛的采样和跟踪工具
    • 社区： 巨大的 CUDA 开发者社区，广泛的 StackOverflow 覆盖，无数教程和示例

  • Mac Studio 生态系统：

    • Metal/Core ML： Apple 的原生 GPU 计算和 ML 框架，高度优化用于 Apple Silicon
    • MLX： Apple 的新类似 NumPy 的 ML 框架，正在获得关注
    • 统一工具： 与 Xcode、Instruments 分析工具和 macOS 开发工具栈的出色集成
    • 媒体引擎： 专用的视频编码/解码块，显著加速内容创作工作流程
    • 创意应用： Final Cut Pro、Logic Pro 和 Adobe Creative Suite 优化用于 Apple Silicon
    • 稳定性： 高度打磨、稳定的环境，非常适合生产部署

最终决策矩阵：

选择 DGX Spark 如果你：

  • 主要使用 基于 CUDA 的工作流（标准 PyTorch、TensorFlow）
  • 需要 FP4/INT4 量化 加速以实现高效的 LLM 推理
  • 想要 双节点集群 的选项（200 Gb/s）以实现未来扩展
  • 需要 完整的 NVIDIA AI 软件套件 并附带企业支持
  • 需要 Linux 原生开发 环境
  • 使用 7B-200B 参数范围 的模型并进行量化
  • 重视 与大多数开源 AI 研究代码的生态系统兼容性

选择 Mac Studio 如果你：

  • 需要 超过 128 GB 内存（M3 Ultra 上最多 512 GB）
  • 需要 最大内存带宽（>800 GB/s）
  • 在 macOS/iOS 生态系统 中工作并需要开发/部署一致性
  • 使用 Core ML、Metal 或 MLX 框架
  • 有 混合 AI + 创意工作负载（视频编辑、3D 渲染、音频制作）
  • 偏好 macOS 用户体验 并与 Apple 服务集成
  • 需要 安静、可靠的工作站，具有出色的电源效率
  • 不需要 CUDA，可以使用替代框架

实际应用场景和工作流程

了解谁应该购买DGX Spark需要查看现实场景中其独特功能组合提供价值的情况：

人工智能研究和原型设计

场景： 从事新型LLM架构、微调技术或多模态模型研究的学术研究人员和研究生。

为什么Spark适合： 128 GB统一内存可以处理大多数研究级模型（7B-70B基础模型，量化200B+模型）。NVIDIA AI堆栈包括所有标准研究工具。双单元集群功能允许在不迁移到云端的情况下扩展实验。紧凑的尺寸适合实验室空间，而机架服务器无法容纳。

示例工作流程：

  • 在自定义数据集上微调Llama 3 70B
  • 尝试LoRA/QLoRA技术
  • 在云端部署前本地测试提示工程策略
  • 为新型注意力机制开发自定义CUDA内核

企业AI应用开发

场景： 在云端部署前需要本地开发/测试AI驱动应用的初创公司和企业团队。

为什么Spark适合： 与生产环境规格匹配（CUDA堆栈、Linux、容器化工作流程）。NGC容器提供生产级、经过验证的软件。团队可以在开发过程中本地开发和测试，而无需云成本。一旦验证，工作负载可以以最小的更改部署到DGX Cloud或本地DGX系统。

示例工作流程：

  • 构建RAG（检索增强生成）系统
  • 使用公司特定模型开发自定义聊天机器人/代理
  • 本地测试模型服务基础设施
  • 在专有数据上训练小型至中型模型

教育机构

场景： 教授AI/ML课程的大学和培训机构需要提供专业级体验的设备，而无需数据中心的复杂性。

为什么Spark适合： 提供“数据中心于一箱”的体验。学生可以在与专业使用的相同NVIDIA堆栈上学习。紧凑的外形适合教室/实验室环境。通过容器化可以同时支持多个学生项目。

示例工作流程：

  • 教授分布式深度学习课程
  • 学生在NLP、计算机视觉、强化学习方面的项目
  • ML工程速成班和认证课程
  • 研究实习项目

独立AI开发者和顾问

场景： 需要灵活、强大AI基础设施的个人从业者和小型顾问公司，但无法为持续开发承担云成本。

为什么Spark适合： 一次性资本支出，而非持续的云账单。对数据和模型有完全控制权（对客户保密很重要）。可以全天候运行训练/推理任务而不会产生费用。便携——如需，可带到客户现场。

示例工作流程：

  • 客户特定模型微调
  • 运行私有推理服务
  • 尝试开源模型
  • 构建AI产品和演示

DGX Spark不适合的场景

为了设定现实预期，以下是其他解决方案更适合的场景：

  • 大规模生产推理： 云服务或专用推理服务器（如NVIDIA L4/L40S）在高吞吐量服务方面更具成本效益
  • 非常大的模型训练： 需要>256 GB（即使使用双单元集群）的模型需要DGX H100/B100系统或云
  • 大规模批量作业： 如果需要8个以上GPU并行运行，请查看传统工作站/服务器构建
  • 以Windows为主的流程： DGX Base OS基于Ubuntu；Windows支持不是重点
  • 成本优化解决方案： 如果预算为主要限制因素，二手数据中心GPU或云Spot实例可能更经济
  • 创意优先的工作负载： 如果AI是次要的，如视频编辑、音乐制作或图形设计，Mac Studio可能是更好的选择

快速问答

什么时候可以购买？ 2025年10月15日通过NVIDIA.com和合作伙伴开放订购。初期供应有限；预计许多零售商将处于按需订购状态。

$3,999是所有地方的价格吗？ 不是。美国建议零售价为$3,999，但因增值税和本地因素，国际价格更高：£3,700（英国），€3,689（德国），¥899,980（日本）。澳大利亚和韩国的价格尚未广泛公布。

可以升级内存吗？ 不可以。128 GB LPDDR5x是焊接在GB10 Superchip包中的。存储因SKU而异（1-4 TB），但必须在购买时选择。

这是为谁准备的？ AI研究人员、开发者和高级学生，他们本地使用LLM。最适合那些需要CUDA、希望在云端部署前进行原型设计，或需要本地AI开发的人。

有关更详细的答案，请参见上方frontmatter中的全面FAQ部分。

部署的技术考虑

如果您计划在您的环境中部署DGX Spark，以下是基于规格的实际技术考虑：

电源和基础设施需求

  • 功耗： 在AI工作负载期间约为170W，附带外部电源供应器
  • 电力： 标准办公室电源（110-240V）就足够了——不需要特殊的大电流电路
  • UPS推荐： 500-1000VA的UPS可以在断电时提供备用电源，以实现优雅关闭
  • 与替代方案的功耗比较： 比传统AI工作站（350-1000W）或多GPU服务器显著降低

冷却和噪音

  • 热设计： 紧凑的外形，带有主动冷却；NVIDIA尚未发布详细的噪音规格
  • 通风： 确保设备周围有充足的气流；不要将设备放在没有通风的封闭柜中
  • 环境温度： 推荐标准办公室环境（18-27°C / 64-80°F）
  • 噪音预期： 在负载下会发出声音（像任何高性能计算设备一样），但可能比带有多个GPU的塔式工作站更安静

网络设置考虑

  • 10 GbE： 如果使用10千兆以太网，请确保交换机支持10GbE，并使用适当的Cat6a/Cat7电缆
  • Wi-Fi 7： 需要支持Wi-Fi 7的路由器/接入点以实现完整性能；与Wi-Fi 6/6E向后兼容
  • 集群（ConnectX-7）： 对于双单元集群，您需要以下之一：
    • 使用兼容电缆（DAC或光纤）直接连接
    • 支持200GbE的交换机（企业级，重大投资）
    • 咨询NVIDIA文档以获取特定的经过验证的配置

存储管理

  • NVMe SSD： 包含高性能存储，但请考虑备份策略
  • 外部存储： 使用USB-C和网络存储进行数据集、模型检查点和备份
  • 存储规划： 模型检查点可能每个超过100GB；请相应地规划容量
    • 1 TB：适合以推理为主的流程，偶尔进行微调
    • 2 TB：适合大多数定期进行微调的研究人员
    • 4 TB：最适合维护多个模型版本、大型数据集或从头开始训练的人

软件和容器策略

  • DGX Base OS： 基于Ubuntu；附带预装的NVIDIA驱动程序和CUDA工具包
  • 容器工作流程： 推荐大多数用户使用的方法：
    • 从NGC拉取经过验证的容器，用于特定框架
    • 在容器内进行开发以实现可重复性
    • 对Dockerfile和需求进行版本控制
  • 安全更新： 计划定期进行操作系统和软件堆栈更新；NVIDIA提供更新通道
  • 监控： 设置GPU监控（nvidia-smi，DCGM）以跟踪利用率和热监控

与现有基础设施的集成

  • 认证： 考虑与现有LDAP/Active Directory集成，用于企业部署
  • 共享存储： 挂载网络文件系统（NFS，CIFS）以在团队中共享数据集
  • 远程访问： 使用SSH进行终端访问；考虑设置JupyterHub或VS Code Server进行远程开发
  • VPN： 如果远程访问，请确保正确设置VPN以确保安全

除硬件外的预算考虑

在计算总拥有成本时，请考虑以下因素：

  • 软件许可： 一些商业AI框架需要许可（尽管开源选项很多）
  • 开发期间的云成本： 您可能仍会使用云进行最终训练运行或部署
  • 额外存储： 外部NAS或备份解决方案
  • 网络升级： 如果当前基础设施不支持，可能需要10GbE交换机
  • 培训/学习时间： 如果您的团队对NVIDIA AI堆栈不熟悉，请为学习曲线预算时间
  • 支持合同： 如果部署关键任务应用程序，请考虑NVIDIA企业支持

与自建工作站的比较

DGX Spark的优势：

  • 集成、经过验证的硬件和软件堆栈
  • 紧凑、节能的设计
  • 企业支持选项
  • 已知的性能特征
  • 一站式体验

自建工作站的优势：

  • 潜在的更低成本（使用离散GPU）GPU性能
  • 可升级的组件
  • 灵活的配置（以后可以添加更多内存、存储、GPU）
  • 如果需要，Windows兼容性

权衡： DGX Spark牺牲了可升级性和灵活性，以换取集成、效率和完整的NVIDIA AI软件生态系统。根据您是更看重一站式便利性还是最大定制化来选择。

来源与进一步阅读

  • NVIDIA DGX Spark产品和市场页面（规格、定位）： NVIDIA.com（全球/德国/澳大利亚/韩国）。
  • 发布时机与美国价格： NVIDIA新闻稿（2025年10月13日）；The Verge报道（2025年10月13日）。
  • 国家价格示例： Novatech UK (£3,699.97)；heise DE (€3,689)；Tsukumo JP (¥899,980)；NTT-X JP (¥911,790)。
  • 合作伙伴生态系统 / 双单元堆叠与规格细节： heise & ComputerBase报道。
  • Mac Studio价格/规格： Apple页面（规格/选项/地区定价）和发布报道。
  • 美元等值参考： Exchange-Rates.org / ExchangeRatesUK（2025年10月快照）。

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