엔비디아는 인공지능(AI) 워크로드를 위해 특별히 제작된 소형 시스템인 DGX Spark를 출시하며 기술 업계에 큰 반향을 일으켰습니다. AMD는 APU 시리즈, 특히 Strix Halo APU로 상당한 발전을 이루었는데, 이 APU는 다양한 AI 성능 지표에서 엔비디아 GB10 칩셋을 능가하는 것으로 알려졌습니다.이러한 새로운 경쟁은 고성능 컴퓨팅 분야의 효율성과 가치에 대한 의문을 제기합니다.
NVIDIA DGX Spark vs. AMD Strix Halo: 가격 대비 성능 비교
DGX Spark는 최첨단 GB10 커스텀 칩을 탑재하여 AI 애플리케이션을 겨냥한 소형 시스템 분야에서 NVIDIA가 최초로 선보이는 제품입니다.최첨단 기능에도 불구하고, 많은 잠재 고객들은 약 4, 000달러로 추정되는 높은 가격에 대한 우려를 표명해 왔으며, 이는 제품의 매력을 크게 제한합니다.반면, 유명 미니 PC 제조업체인 GMKtec은 AMD Strix Halo APU를 탑재한 EVO-X2라는 매력적인 대안을 제시하며, 가격은 거의 절반에 불과합니다.
GMKtec은 최근 블로그 게시물 에서 DGX Spark를 자사의 EVO-X2 미니 PC와 비교 테스트했습니다.이 비교를 통해 Strix Halo APU가 토큰 생성 속도 및 응답 시간과 같은 여러 핵심 영역에서 NVIDIA 솔루션을 능가하는 성능을 보여주었습니다.테스트에는 Llama 3.3 70B, Qwen3 Coder, GPT-OSS 20B, Qwen3 0.6B를 포함한 다양한 오픈소스 모델이 사용되었으며, 인상적인 결과를 얻었습니다.
| 테스트 모델 | 미터법 | 에보 – X2 | 엔비디아 GB10 | 우승자 |
|---|---|---|---|---|
| 3.3 70B로 전화하세요 | 생성 속도(tok/초) | 4.9 | 4.67 | AMD |
| 첫 번째 토큰 응답 시간(초) | 0.86 | 0.53 | 엔비디아 | |
| Qwen3 코더 | 생성 속도(tok/초) | 35.13 | 38.03 | 엔비디아 |
| 첫 번째 토큰 응답 시간(초) | 0.13 | 0.42 | AMD | |
| GPT-OSS 20B | 생성 속도(tok/초) | 64.69 | 60.33 | AMD |
| 첫 번째 토큰 응답 시간(초) | 0.19 | 0.44 | AMD | |
| Qwen3 0.6B 모델 | 생성 속도(tok/초) | 163.78 | 174.29 | 엔비디아 |
| 첫 번째 토큰 응답 시간(초) | 0.02 | 0.03 | AMD |
GMKtec의 평가에 따르면, Strix Halo APU에 탑재된 Ryzen Al Max+ 395 프로세서는 광범위한 매개변수 모델에서 탁월한 성능을 보이며, CPU, GPU, NPU 아키텍처의 효과적인 통합으로 첫 번째 토큰 응답 시간에서 뚜렷한 이점을 보여줍니다. XDNA 2 엔진은 AI 처리를 향상시켜 출력 지연 시간을 단축합니다.
반대로, NVIDIA의 강점은 메모리 지연 시간보다는 처리량에 유리한 시나리오에서 드러납니다. DGX Spark는 특히 대규모 모델을 포함하는 고처리량 구성에 적합하며, FP4에서 PFLOPS를 달성하는 GB10 Superchip의 기능 덕분에 뛰어난 성능을 제공합니다.그러나 실시간 추론 워크로드에 필수적인 저지연 응답을 중시하는 애플리케이션의 경우, AMD 플랫폼은 상당히 저렴한 비용으로 비슷한 수준의 대안을 제시합니다.
이러한 관점을 더욱 확고히 하는 것은 GMKtec의 EVO-X2 미니 PC가 최고급 구성(128GB RAM, 2TB 저장 장치)의 경우 2, 199달러라는 가격표가 붙은 반면, DGX Spark는 4, 000달러라는 가격표가 붙어 있어 Strix Halo와 GB10의 비용 대비 성능 비율이 매우 매력적이라는 점입니다.예산 부담 없이 현지화된 AI 모델을 구현하고자 하는 기업에게 EVO-X2는 실용적이고 예산에 맞는 워크스테이션 옵션으로 부상하고 있습니다.
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