文章核心观点 文章对英伟达DGX Spark与基于AMD Strix Halo的惠普Z2 Mini G1a两款AI迷你工作站进行了全面的性能对比与评估，旨在为不同需求的用户提供选购参考[1][53][54] 核心结论是：选择取决于用户需求是“一台专门的AI机器”还是“一台能胜任大多数AI工作的通用PC”[54] 对于主要关注单批次LLM推理、需要运行Windows/Linux以及玩游戏的用户，基于AMD Strix Halo的惠普Z2 Mini G1a是更具性价比和灵活性的选择[55][57] 对于专注于原型代理、模型微调或图像/视频生成等高性能AI工作负载的用户，尽管价格更高，但英伟达DGX Spark凭借其2-3倍的性能优势和更成熟的软件生态，是更专业的“开箱即用的AI实验室”[57] 产品定位与价格 - **产品定位**：DGX Spark被设计为开箱即用的AI实验室，专注于多节点AI计算环境[10][57]；惠普Z2 Mini G1a则是一款能够流畅运行Windows/Linux和游戏的通用PC，同时能处理大多数AI工作负载[52][57] - **官方售价**：DGX Spark建议零售价为3,999美元，惠普Z2 Mini G1a的测试配置零售价约为2,949美元[12] - **市场价格弹性**：两款系统均有更便宜的OEM或简化配置版本，例如128GB Strix Halo系统价格可略高于2000美元，而1TB存储的Spark OEM版本起价约为3000美元[13] 设计与硬件配置 - **外观与设计**：Spark采用全金属机身，体积更小（150mm x 150mm x 50.5mm），重量1.2kg，设计更精致[4][12]；G1a机箱更大（85mm x 168mm x 200mm），重量2.3kg，外壳为塑料但内部为金属机箱，维护更方便[4][5][12] - **核心平台**：Spark基于英伟达Grace Blackwell (GB10)超级芯片[11]；G1a基于AMD Ryzen AI Max+ Pro 395 (Strix Halo) APU[11] - **计算单元**：Spark拥有6,144个CUDA核心、192个第五代Tensor核心和48个第四代RT核心[11]；G1a的GPU（Radeon 8060S）拥有2,560个流处理器和40个计算单元[11] - **内存与存储**：两款系统均配备128 GB LPDDR5x内存，Spark内存带宽为273 GB/s，G1a为256 GB/s[11][26]；Spark配备4 TB NVMe存储，G1a配备2个1 TB M.2 NVMe SSD[11] - **I/O与连接**：Spark优先高速网络，配备1个10GbE端口和2个总计200Gbps的QSFP端口用于集群[10][12]；G1a提供更丰富的通用接口，包括2个40 Gbps Thunderbolt 4端口、1个2.5 GbE端口和多个USB端口，并支持HP Flex IO模块扩展[9][12] CPU性能 - **CPU架构**：G1a采用16个Zen 5核心，频率最高5.1GHz[11][15]；Spark采用20核Arm CPU（10个X925性能核心+10个A725能效核心）[11][15] - **性能表现**：在Sysbench、7zip和HandBrake等测试中，G1a的CPU性能比Spark高出10%到15%[15]；在Linpack高性能计算基准测试中，G1a的双精度浮点性能达到1.6 teraFLOPS，是Spark（708 gigaFLOPS）的两倍多[16] GenAI理论性能与内存带宽 - **理论峰值性能**：Spark宣称AI算力可达1 petaFLOPS（稀疏FP4），但实际稠密FP8/FP16峰值性能约为250/125 teraFLOPS，实测BF16下为101 teraFLOPS，FP8下为207 teraFLOPS[18]；Strix Halo平台宣称总性能为126 TOPS，其中NPU占50 TOPS，GPU估计峰值性能约为56 teraFLOPS（稠密BF16/FP16），实测达到理论值的82%，约46 teraFLOPS[19] - **性能优势比较**：理论上，Spark在原始AI算力上比Strix Halo具有2.2至9倍的优势[20] - **内存带宽**：Spark内存带宽为273 GB/s，G1a为256 GB/s，两者差距不大[11][26] LLM推理性能 - **单批次/单用户推理**：在Llama.cpp测试中，两款系统生成令牌的速度相近，G1a在使用Vulkan后端时略有优势[24][26]；但在处理提示（首次输入时间）时，Spark的GPU速度是G1a的2-3倍，对于长序列或大型文档输入，Spark优势更明显[27] - **多批次推理**：在使用vLLM处理大批量任务（1-64批次）时，Spark凭借更强的GPU，在吞吐量和完成时间上均超越G1a[29][31] 模型微调性能 - **内存适应性**：两款128GB内存的系统都适合进行模型微调，包括使用LoRA/QLoRA技术[34] - **性能对比**：在对Llama 3.2 3B进行完整微调时，Spark的完成时间约为G1a的三分之二[36]；在对Llama 3.1 70B使用QLoRA微调时，Spark耗时约20分钟，G1a耗时超过50分钟[38] - **适用场景**：对于不频繁进行的微调任务，Spark的性能优势可能不足以抵消其更高的价格[38] 图像生成性能 - **性能差距**：在ComfyUI中运行FLUX.1 Dev图像生成模型时，Spark的BF16性能约为120-125 teraFLOPS，是G1a（约46 teraFLOPS）的2.5倍左右[42] - **结论**：图像生成不是Strix Halo系统的强项[42] NPU性能与应用 - **硬件配置**：Strix Halo集成了XDNA 2 NPU，提供50 TOPS的额外AI算力[11][44] - **软件生态**：NPU的软件支持有限，主要用于音频/视频降噪等低功耗场景[44]；在LLM推理上，纯NPU运行Mistral 7B仅4-5 tok/s，远低于预期[44]；解耦推理（NPU处理提示，GPU处理解码）性能有提升，但仍不及纯GPU[45] - **特定优势**：在Amuse软件中运行Stable Diffusion 3模型时，NPU性能优于GPU，能在1分多钟生成1024x1024图像，而GPU需要约两倍时间[46][48] 软件与生态系统 - **英伟达优势**：Spark拥有基于CUDA的成熟、活跃的软件生态，几乎所有CUDA软件都能无缝运行[48][57] - **AMD进展**：AMD的ROCm和HIP软件栈已取得显著进展，许多PyTorch脚本无需修改即可运行，但体验仍不如CUDA流畅[48][49]；部分软件（如vLLM、Llama.cpp）仍需从源码编译或使用特定分支[49] - **硬件限制**：Strix Halo基于较老的RDNA 3.5架构，不支持Spark Blackwell GPU提供的许多低精度数据类型（如FP4、FP8），经常被迫以16位精度运行模型[50] 游戏与其他工作负载 - **游戏兼容性**：G1a能流畅运行《孤岛危机：重制版》等游戏，在1440p中等画质下可达90-100帧[52]；Spark基于Arm CPU，运行x86游戏需借助FEX等工具，过程更复杂，但最终也能流畅运行[52] - **通用性结论**：对于同时需要AI能力和通用计算（包括游戏）的用户，G1a或类似Strix Halo系统是更自然的选择[52][57]