엔비디아의 64GB DGX Spark "AI 슈퍼컴퓨터"가 이번 달 4999달러에 출시되고, 128GB Spark는 6000달러를 넘어섰습니다
요약
NVIDIA가 메모리 용량을 줄인 64GB DGX Spark AI 슈퍼컴퓨터를 출시하며 가격 안정화를 시도하고 있습니다. 이 모델은 주요 파트너사를 통해 개발자 및 연구원에게 제공되며, 클러스터링을 통해 성능과 메모리 대역폭을 확장할 수 있습니다. 다만, 고용량 시스템에서는 AMD의 Ryzen AI Halo 등 경쟁사 솔루션이 가성비 측면에서 우위를 점하는 것으로 분석됩니다.
핵심 포인트
- NVIDIA DGX Spark 64GB 모델 출시로 가격 안정화 시도.
- 클러스터링을 통해 성능 및 메모리 대역폭 확장 가능.
- CUDA 스택의 활용성은 높으나, 고용량에서는 AMD 솔루션이 가성비 우위.
- 주요 파트너사(Acer, Asus 등)를 통해 10월 23일부터 구매 가능.
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엔비디아는 메모리 용량을 절반으로 줄였지만 가격은 128GB 모델과 동일한 새로운 버전의 DGX Spark AI 슈퍼컴퓨터를 출시합니다.
메모리 가격 상승으로 DGX Spark 가격이 천문학적으로 급등함에 따라 NVIDIA는 128GB 모델과 동일한 가격의 새로운 64GB 모델을 출시합니다.
지난달, 저희는 NVIDIA DGX Spark를 단일 및 클러스터 구성으로 테스트해 보았고 , 모든 AI 관련 작업에 있어 인상적인 성능을 보여주는 소형 머신임을 확인했습니다. Spark는 출시 당시 3,999달러였지만, 이후 여러 차례 가격 인상이 있었으며, 가장 큰 폭의 인상은 몇 주 전 발표된 4,699달러와 4,999달러였습니다.
메모리 및 기타 필수 부품의 지속적인 가격 인상으로 인해 NVIDIA는 이러한 가격을 유지할 수 없게 되었으며, 기존 128GB 모델의 가격은 더욱 인상될 예정입니다. 이에 따라 NVIDIA는 128GB 모델을 대체하는 새로운 DGX Spark 변형 모델을 4,999달러에 출시할 계획입니다.
NVIDIA DGX Spark는 곧 Acer, Asus, Dell, Gigabyte, HP 및 MSI와 같은 주요 제조 파트너사를 통해 64GB 통합 메모리와 함께 출시될 예정입니다. 이를 통해 개발자, 연구원 및 AI 애호가들은 DGX OS와 NVIDIA AI 소프트웨어 스택을 즉시 사용할 수 있는 새로운 구성으로 제품을 이용할 수 있게 됩니다.
64GB 모델은 메모리 용량 축소 외에는 동일한 사양을 유지하며, 다른 DGX Spark 시스템처럼 클러스터링도 가능합니다. Spark 시스템에는 내장 NIC(ConnectX-7)가 탑재되어 QSFP 케이블을 사용하여 두 대 이상의 장치를 직접 연결할 수 있습니다. 또한 DGX Spark는 통합 메모리를 공유하여 2000억 개 이상의 파라미터를 가진 AI 모델까지 확장할 수 있습니다.
NVIDIA는 DGX Spark PC를 서로 연결하는 방법에 대한 단계별 가이드를 제공하는 매우 유용한 플레이북을 이미 제공하고 있으며, NVIDIA의 Sync Cluster 도우미를 사용하면 더욱 쉽게 연결할 수 있습니다. 이러한 PC 두 대를 클러스터링하면 최대 1.7배의 성능 향상과 두 배의 메모리 대역폭을 얻을 수 있습니다.
64GB 버전은 10월 23일부터 에이서, ASUS, 델, 기가바이트, HP, MSI 등 NVIDIA의 파트너사를 통해 구매할 수 있습니다.
NVIDIA DGX Spark와 AMD Ryzen AI Halo 비교
가격 측면에서 보면, NVIDIA의 DGX Spark PC는 현재 3,500달러에서 4,500달러 사이에 판매되는 AMD의 Ryzen AI Halo 및 Ryzen AI MAX 시스템과의 경쟁에서 어려움을 겪을 것으로 보입니다. 128GB DGX Spark는 이미 6,000달러가 넘는 가격에 판매되고 있으며, 192GB Ryzen AI Halo는 6,500달러부터 시작합니다 ( 128GB 모델은 4,699달러 ). 따라서 더 큰 LLM(로컬 메모리 용량)을 위해서는 더 많은 전용 및 통합 메모리 솔루션이 필요하기 때문에 사용자들은 더 높은 메모리 용량의 시스템을 선택할 가능성이 높습니다.
AMD와 파트너사들이 현재 가격을 얼마나 오래 유지할 수 있을지는 확실히 말할 수 없지만, 적어도 지금으로서는 NVIDIA의 DGX Spark보다 AMD 솔루션이 더 가성비가 좋습니다. 두 제품 모두 장단점이 있습니다.
NVIDIA의 장점은 원하는 만큼 Spark를 페어링하여 성능을 극대화할 수 있다는 점이며, CUDA 소프트웨어 스택은 AI 워크로드에서 엄청난 활용성을 제공합니다. AMD의 ROCm 소프트웨어 또한 모든 AI 작업을 처리하도록 잘 설계되었으며, 시스템은 Windows와 Linux를 모두 지원합니다.
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