跳票数月后，NVIDIA的迷你AI超算DGX Spark终于上市，定价3999美元。该设备搭载了GB10 Grace与Blackwell SuperChip，CPU部分为20核ARM架构，GPU集成第五代Tensor核心和第四代RT光追核心，FP4性能达1PFLOPS，规格堪比RTX 5070。DGX Spark配备128GB LPDDR5X统一内存，理论上可运行高达2000亿参数的大模型。然而，初步的性能测试显示，其在运行Llama-3.1-8b等模型时，输出速度远低于RTX 5090，甚至与价格更低的苹果M4 Pro相当，引发了对其内存带宽限制和实际性能与价格匹配度的讨论。

🚀 NVIDIA DGX Spark迷你AI超算正式上市，定价3999美元。该设备集成了GB10 Grace CPU和Blackwell GPU，拥有强大的计算能力，理论上可支持运行高达2000亿参数的大型AI模型，为AI研究和开发提供了新的便携式解决方案。

💡 DGX Spark的硬件规格十分豪华，CPU采用20核ARM架构，GPU支持第五代Tensor核心和第四代RT光追核心，FP4性能达到1PFLOPS，整体规格相当于RTX 5070。同时，配备128GB LPDDR5X统一内存，理论带宽高达301GB/s，旨在满足高性能AI计算的需求。

📉 然而，初步的性能测试结果显示，DGX Spark在运行Llama-3.1-8b等模型时，其输出速度（tokens/sec）远低于预期，甚至不及RTX 5090的五分之一，且与价格远低于它的苹果M4 Pro性能相当。这引发了对其性能表现与其高端规格和价格是否匹配的质疑。

🔍 分析认为，DGX Spark的性能瓶颈可能在于内存带宽不足，这限制了其处理大型模型时的效率。尽管能够运行大模型，但实际性能与高端独立显卡相比差距明显，这使得其在性价比方面面临挑战，未能达到市场预期。

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。