Direct comparison
DGX Spark vs Mac Studio
Вопрос не в том, какой компьютер «мощнее», а в том, какой стек и объём памяти нужны конкретной модели.
| Критерий | DGX Spark | Mac Studio Ultra |
|---|---|---|
| Память | 128 ГБ unified | до 512 ГБ unified |
| AI-стек | CUDA, DGX OS, Linux | Metal, MLX, macOS |
| Архитектура CPU | Arm64 Grace | Apple Silicon Arm64 |
| Сеть для кластера | ConnectX‑7, 2×200GbE QSFP | Thunderbolt / Ethernet |
| Главная сила | CUDA + компактный кластер | ёмкость памяти + тихая универсальная система |
| Главный риск | bandwidth 273 ГБ/с | нет CUDA |
Короткий выбор
CUDA — Spark. Максимум памяти — Mac.
Для переноса CUDA-кода на серверные NVIDIA-системы, NGC-контейнеров и экспериментов с ConnectX логичнее Spark. Для запуска очень больших квантованных моделей в одном корпусе и работы через MLX логичнее конфигурация Mac с 256–512 ГБ.
Скорость определяется не только bandwidth: зрелость конкретного backend, квантизация, prompt processing и длина контекста могут изменить результат. Сравнивайте на своей модели.