🚀 **豪华硬件配置，目标大模型运行**：NVIDIA DGX Spark迷你AI超算集成了强大的GB10 Grace和Blackwell SuperChip，拥有20核ARM CPU和Blackwell架构GPU，FP4性能达到1PFLOPS，规格对标高端显卡。其128GB LPDDR5X统一内存设计，理论上能够支持高达2000亿参数的大型AI模型，旨在为AI模型训练和推理提供强大的计算能力。

💰 **高昂价格与初步性能评估**：DGX Spark的定价约为3万元人民币，定位高端市场。尽管硬件配置豪华，但初步的性能测试结果显示，在运行Llama-3.1-8b和Deepseek R1等模型时，其输出速度（tokens/sec）远不及同价位段或更低价位的竞争产品，例如RTX 5090，甚至与苹果M4 Pro芯片的Mac Mini性能相当。

⚠️ **性能瓶颈与市场竞争力疑虑**：尽管能够运行大型AI模型，但DGX Spark在实际测试中的表现似乎未能充分发挥其硬件潜力。分析认为，内存带宽可能是主要的性能瓶颈，导致其在处理大型模型时速度受限。与价格仅为其三分之一的苹果M4 Pro芯片相比，DGX Spark的性能优势并不明显，这对其高昂的价格和豪华规格的市场竞争力提出了疑问。

跳票了几个月之后，NVIDIA的迷你AI超算DGX Spark总算正式上市了，3999美元的价格差不多是3万元起步了。DGX Spark的规格非常豪华，处理器是GB10 Grace＋Blackwell SuperChip，CPU部分是20核ARM架构，10 Cortex-X925 + 10 Cortex-A725组成，GPU是Blackwell架构，FP4性能达到了1PFLOPS，整合第五代Tensor核心及第四代RT光追核心，整体规格相当于RTX 5070。

内存是256-bit位宽的LPDDR5X统一内存，最高频率9400MHz，原始带宽约301GB/s，搭配128GB内存，它可以运行最高2000亿参数的AI大模型，或者最高700亿参数的微调模型。

2000亿参数对AI大模型来说不低了，如果能在这样的迷你机上跑那无疑非常有吸引力，所以DGX Spark上市后，已经有人测试了它的性能，网友Peter Gostev ??还制作了详细的图表，对比了RTX Pro 6000、RTX 5080、RTX 5090及苹果M1 Max、M4 Pro的性能。

简单来说，DGX Spark跑了几个Deepseek R1、Llama-3、Gemma-3等模型，其中Llama-3.1-8b输出也就每秒36tokens，R1是20tokens。

这是什么水平呢？RTX 5090对应的性能分别是200、114，至少3-5倍性能领先，但价格只有一半。

苹果M4 Pro跑对应大模型也有34、18tokens性能，跟DGX Spark差不多，但价格只有1400美元。

总之，在这个性能测试中，DGX Spark虽然能跑大模型了，但性能表现似乎有点不对劲，估计内存带宽还是太受限了，比高端游戏GPU还差很多，跟价格1/3水平的苹果M4 Pro芯片的Mac Mini差不多，完全对不住它的豪华规格和价格。

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