Minikomputer Strix Halo firmy AMD: niedroga alternatywa dla superkomputera DGX Spark firmy NVIDIA za 4000 dolarów

Firma NVIDIA wywołała poruszenie w branży technologicznej, wprowadzając na rynek DGX Spark, kompaktowy system stworzony specjalnie do zadań związanych ze sztuczną inteligencją (AI).Jednocześnie AMD poczyniło znaczące postępy w swojej serii procesorów APU, a w szczególności w modelu Strix Halo APU, który podobno przewyższa chipset GB10 firmy NVIDIA pod względem różnych wskaźników wydajności AI. Ta rosnąca konkurencja rodzi pytania o wydajność i wartość w obszarze obliczeń o wysokiej wydajności.

NVIDIA DGX Spark kontra AMD Strix Halo: analiza stosunku ceny do wydajności

DGX Spark wyróżnia się jako pierwsza oferta firmy NVIDIA w segmencie kompaktowych systemów dedykowanych do zastosowań AI, wyposażona w najnowocześniejszy, autorski układ GB10. Pomimo najnowocześniejszych możliwości, wielu potencjalnych konsumentów wyraziło obawy dotyczące jego wysokiej ceny, szacowanej na około 4000 dolarów, co znacznie ogranicza jego atrakcyjność. Z kolei GMKtec, znany producent minikomputerów, prezentuje atrakcyjną alternatywę: EVO-X2, wyposażony w procesor APU Strix Halo firmy AMD, dostępny za prawie połowę tej ceny.

Szczegółowy widok układu GB10 Superchip firmy NVIDIA, prezentujący takie komponenty, jak procesor graficzny Blackwell z „1 PFLOP FP4 AI Compute”, procesor Grace z „20 rdzeniami ARM”, pamięć zunifikowaną o dużej przepustowości z „128 GB Low-Power DDR5X” oraz interfejsy łączności, w tym Wi-Fi, Bluetooth i USB. — DGX Spark | Źródło obrazu: NVIDIA

W niedawnym wpisie na blogu firma GMKtec przetestowała procesor DGX Spark w zestawieniu z minikomputerem EVO-X2. Porównanie to wykazało, że APU Strix Halo przewyższa rozwiązanie firmy NVIDIA w kilku kluczowych obszarach, takich jak szybkość generowania tokenów i czas reakcji. W testach wykorzystano różnorodne modele open-source, w tym Llama 3.3 70B, Qwen3 Coder, GPT-OSS 20B i Qwen3 0.6B, uzyskując imponujące wyniki:

Model testowy	Metryczny	EVO – X2	NVIDIA GB10	Zwycięzca
Zadzwoń 3.3 70B	Prędkość generacji (tok/sek)	4.9	4, 67	AMD
Czas reakcji pierwszego tokena (s)	0, 86	0, 53	NVIDIA
Programista Qwen3	Prędkość generacji (tok/sek)	35.13	38.03	NVIDIA
Czas reakcji pierwszego tokena (s)	0, 13	0, 42	AMD
GPT-OSS 20B	Prędkość generacji (tok/sek)	64, 69	60, 33	AMD
Czas reakcji pierwszego tokena (s)	0, 19	0, 44	AMD
Model Qwen3 0.6B	Prędkość generacji (tok/sek)	163, 78	174, 29	NVIDIA
Czas reakcji pierwszego tokena (s)	0, 02	0, 03	AMD

Według ocen GMKtec, procesor Ryzen Al Max+ 395 zastosowany w APU Strix Halo wyróżnia się w modelach o szerszych parametrach, wykazując wyraźną przewagę w czasie reakcji pierwszego tokena dzięki efektywnej integracji architektur CPU, GPU i NPU. Silnik XDNA 2 usprawnia przetwarzanie AI, zapewniając niższe opóźnienia w wynikach.

Z drugiej strony, mocne strony NVIDIA ujawniają się w scenariuszach, w których priorytetem jest przepustowość, a nie opóźnienie pamięci. DGX Spark jest szczególnie dobrze przystosowany do konfiguracji o wysokiej przepustowości, obejmujących duże modele, oferując imponującą wydajność dzięki możliwościom GB10 Superchip, który osiąga PFLOPS w FP4. Jednak w przypadku aplikacji wymagających niskiego opóźnienia reakcji – kluczowego aspektu w przypadku obciążeń wnioskowania w czasie rzeczywistym – platforma AMD stanowi porównywalną alternatywę przy znacznie niższych kosztach.

Procesor AMD Ryzen AI MAX Series z widocznym brandingiem jest prezentowany na geometrycznym, świecącym tle. — Źródła obrazu: AMD

Dodatkowo, umacniając tę perspektywę, minikomputer EVO-X2 firmy GMKtec kosztuje 2199 dolarów za konfigurację z najwyższej półki (128 GB RAM i 2 TB pamięci masowej), w porównaniu z ceną 4000 dolarów za DGX Spark – co sprawia, że stosunek ceny do wydajności między Strix Halo a GB10 jest wyjątkowo atrakcyjny. Dla firm, które chcą wdrożyć zlokalizowane modele AI bez nadwyrężania budżetu, EVO-X2 okazuje się realną, przystępną cenowo opcją stacji roboczej.

Źródło i obrazy