NVIDIA凭借其专为人工智能（AI）工作负载打造的紧凑型系统DGX Spark，在科技行业引起了轰动。与此同时，AMD的APU系列也取得了显著进展，尤其是Strix Halo APU，据报道其在多项AI性能指标上超越了NVIDIA的GB10芯片组。这种新兴的竞争引发了人们对高性能计算领域效率和价值的思考。
NVIDIA DGX Spark 与 AMD Strix Halo：性价比对比
DGX Spark 是 NVIDIA 首款面向 AI 应用的紧凑型系统产品，搭载了尖端的 GB10 定制芯片。尽管它拥有顶尖的性能，但其高达 4000 美元左右的售价却令许多潜在消费者望而却步，大大降低了它的吸引力。相比之下，知名迷你电脑制造商 GMKtec 推出了一款极具吸引力的替代产品：EVO-X2，它配备了 AMD 的 Strix Halo APU，价格几乎只有 DGX Spark 的一半。
在最近的一篇博文中，GMKtec 将 DGX Spark 与他们的 EVO-X2 迷你电脑进行了对比测试。此次对比突显了 Strix Halo APU 在令牌生成速度和响应时间等几个关键领域超越 NVIDIA 解决方案的能力。测试采用了多种开源模型，包括 Llama 3.3 70B、Qwen3 Coder、GPT-OSS 20B 和 Qwen3 0.6B，并取得了令人印象深刻的结果：
| 测试模型 | 指标 | EVO – X2 | NVIDIA GB10 | 优胜者 |
|---|---|---|---|---|
| 调用 3.3 70B | 生成速度（tok/秒） | 4.9 | 4.67 | AMD |
| 首次令牌响应时间（秒） | 0.86 | 0.53 | 英伟达 | |
| Qwen3 程序员 | 生成速度（tok/秒） | 35.13 | 38.03 | 英伟达 |
| 首次令牌响应时间（秒） | 0.13 | 0.42 | AMD | |
| GPT-OSS 20B | 生成速度（tok/秒） | 64.69 | 60.33 | AMD |
| 首次令牌响应时间（秒） | 0.19 | 0.44 | AMD | |
| Qwen3 0.6B 型号 | 生成速度（tok/秒） | 163.78 | 174.29 | 英伟达 |
| 首次令牌响应时间（秒） | 0.02 | 0.03 | AMD |
根据 GMKtec 的评测，Strix Halo APU 中搭载的 Ryzen AI Max+ 395 处理器在更广泛的参数模型下表现出色，由于 CPU、GPU 和 NPU 架构的有效集成，其首帧响应时间优势显著。XDNA 2 引擎增强了 AI 处理能力，从而降低了输出延迟。
相反，NVIDIA 的优势体现在更注重吞吐量而非内存延迟的场景中。DGX Spark 尤其适合涉及大型模型的高吞吐量配置，凭借 GB10 超级芯片在 FP4 下实现 PFLOPS 的出色性能，它能够提供令人印象深刻的运算能力。然而，对于强调低延迟响应的应用（这是实时推理工作负载的关键因素），AMD 平台以更低的成本提供了与之相当的替代方案。
为了进一步佐证这一观点，GMKtec 的 EVO-X2 迷你电脑顶配版（128 GB 内存和 2 TB 存储）售价为 2, 199 美元，而 DGX Spark 的售价则高达 4, 000 美元——这使得 Strix Halo 和 GB10 之间的性价比优势显而易见。对于希望在预算范围内部署本地化 AI 模型的企业而言，EVO-X2 无疑是一款经济实惠且可行的工作站选择。
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