Comparativa de workstations IA: AMD Strix Halo vs Nvidia DGX Spark con 128 GB
La Comparativa workstations IA Strix Halo vs DGX Spark pone frente a frente dos “AI workstations” de formato mini con un rasgo poco común en este segmento: 128 GB de memoria LPDDR5x en ambos equipos. La propuesta de Nvidia llega con DGX Spark basado en el superchip Grace Blackwell (GB10) y una GPU Blackwell, mientras que AMD compite con el Ryzen AI Max+ Pro 395 (conocido como Strix Halo) montado en la HP Z2 Mini G1a. El objetivo es claro: acercar inferencia, batch, fine-tuning e incluso generación de imagen a escritorio sin recurrir a estaciones multi-GPU de decenas de miles.
Comparativa workstations IA Strix Halo vs DGX Spark: dos enfoques, un mismo techo de 128 GB
Aunque ambos sistemas comparten el atractivo de los 128 GB (críticos para cargar modelos grandes sin particionar), sus prioridades divergen. El Spark se plantea como “AI lab in a box” y prioriza red y escalabilidad para entornos multinodo; el Z2 Mini G1a se acerca más a un PC de propósito general que, además, puede ejecutar cargas de GenAI con soltura.
Formato, servicio y orientación de producto
En diseño industrial, el DGX Spark opta por un chasis metálico compacto con alimentación externa vía USB‑C, reforzando su carácter de “appliance”. HP, en cambio, usa un chasis mayor con PSU integrada y un planteamiento más orientado a mantenimiento, incluyendo dos ranuras M.2 2280 PCIe 4.0 x4 accesibles para SSD. En ambos casos, la memoria es LPDDR5x soldada, por lo que la ampliación de RAM no está en el menú.
Conectividad: red de datacenter vs I/O de workstation
La diferencia más estratégica está en la conectividad. El DGX Spark incorpora 10 GbE y una NIC ConnectX‑7 con 200 Gbps mediante jaulas QSFP, una señal clara de que Nvidia quiere habilitar clustering con el mismo “idioma” de red y software que en datacenter. HP, por su lado, monta 2.5 GbE y apuesta por puertos de productividad: Thunderbolt 4 (40 Gbps), USB y salidas de vídeo orientadas a puesto de trabajo.
Especificaciones clave: GB10 Blackwell frente a Zen 5 + RDNA 3.5
En esta Comparativa workstations IA Strix Halo vs DGX Spark, el hardware explica gran parte del resultado en GenAI. El DGX Spark integra CPU Arm de 20 núcleos (10× X925 + 10× A725) y GPU Blackwell con 6.144 CUDA cores y 192 Tensor Cores (5ª gen). El HP Z2 Mini G1a, en la configuración probada, combina 16 núcleos Zen 5 (hasta 5,1 GHz) con una iGPU Radeon 8060S (RDNA 3.5) con 2.560 stream processors y 40 CUs, además de una NPU XDNA 2 de 50 TOPS.
En memoria, ambos se mueven en cifras muy cercanas: DGX Spark declara 273 GB/s de ancho de banda y Strix Halo ~256 GB/s. Esa cercanía es decisiva en inferencia de LLM, donde el cuello de botella suele ser memoria más que cómputo, especialmente en el “decode”.
Precio de referencia
Los precios citados sitúan al DGX Spark en 3.999 dólares (MSRP) y al HP Z2 Mini G1a probado en torno a 2.949 dólares. El ecosistema también importa: existen configuraciones OEM del Spark en el entorno de los 3.000 dólares con menor almacenamiento, y mini PCs con Strix Halo y 128 GB en el entorno de los 2.000 dólares, aunque con posibles recortes en características “enterprise” como ECC en variantes no Pro.
Rendimiento: dónde gana cada uno en GenAI
El análisis de rendimiento de la Comparativa workstations IA Strix Halo vs DGX Spark se centra en escenarios reales: inferencia de LLM (single-batch y multi-batch), fine-tuning y generación de imagen. El patrón general es consistente: Nvidia despega cuando la carga se vuelve compute-bound (prompt processing, batch alto, fine-tuning exigente e imagen/video), mientras que AMD compite mejor cuando manda el ancho de banda (decode típico de inferencia interactiva).
CPU: ventaja de Zen 5 y resultado dispar en HPC
En tareas CPU generales, el Zen 5 de Strix Halo mostró entre un 10% y 15% más rendimiento en pruebas como Sysbench, 7zip y HandBrake frente al Arm del GB10. En Linpack (doble precisión), el sistema AMD llegó a 1,6 TFLOPS frente a 708 GFLOPS en el Spark, destacando que el comportamiento del test variaba al habilitar los núcleos de eficiencia A725, lo que sugiere margen de ajuste.
LLM inference: tokens similares, “time to first token” a favor de Nvidia
En inferencia single-batch con Llama.cpp, ambos sistemas pueden generar tokens a un ritmo comparable (la iGPU de AMD llegó incluso a marcar una ligera ventaja en generación usando backend Vulkan). Sin embargo, la métrica que cambia la experiencia en prompts grandes es el time to first token: el Spark fue reportado como 2–3× más rápido en prompt processing en la prueba descrita, y la brecha crece con secuencias más largas. En conversaciones con prompt caching o prompts cortos, la diferencia puede ser menos crítica.
Multi-batch con vLLM: el Spark se impone en throughput y latencia
En inferencia concurrente y batch (vLLM, con un modelo en BF16 para evitar overhead de cuantización), la GPU Blackwell del Spark ofrece ventaja en throughput y tiempo total de proceso al escalar batch sizes. Es un punto relevante para workloads de extracción o procesamiento masivo, aunque para muchos flujos no interactivos (jobs nocturnos) el valor percibido dependerá del volumen real y del coste por hora ahorrada.
Fine-tuning: el Spark acelera, pero ambos quedan lejos de GPUs workstation dedicadas
En un fine-tune completo de un modelo pequeño (Llama 3.2 3B), el Spark terminó en aproximadamente dos tercios del tiempo del sistema Strix Halo. En QLoRA con modelos grandes (ejemplo: Llama 3.1 70B), ambos se benefician del “pool” de 128 GB para hacerlo viable en un único equipo, pero con diferencias sustanciales: el sistema AMD se situó alrededor de 50 minutos en el caso descrito, frente a ~20 minutos en el Spark. Aun así, el artículo subraya que GPUs workstation con GDDR6 (como Radeon Pro W7900 o RTX 6000 Ada) siguen muy por encima en rendimiento bruto.
Generación de imagen: Nvidia sigue siendo la apuesta más sólida
En workloads de generación de imagen (ComfyUI con FLUX.1 Dev), el Spark toma una ventaja clara y sostenida, alineada con su mayor rendimiento FP16/BF16. En este apartado, la conclusión es directa: si el objetivo principal es producir contenido visual (y por extensión vídeo), Nvidia mantiene una posición dominante por rendimiento y madurez del ecosistema.
Software y ecosistema: ROCm mejora, CUDA sigue mandando
Más allá del silicio, la Comparativa workstations IA Strix Halo vs DGX Spark evidencia que el stack de software define fricción y tiempo de puesta en producción. En el Spark, la compatibilidad CUDA hace que gran parte del software “simplemente funcione”. En Strix Halo, ROCm/HIP ha avanzado, y muchos scripts de PyTorch pueden ejecutarse sin cambios, pero siguen apareciendo situaciones donde toca compilar desde fuente o usar forks específicos (mencionando ejemplos como vLLM, BitsandBytes o Flash Attention 2). Además, algunas herramientas requieren compilar apuntando a targets concretos de GPU (se cita el caso de compilar para gfx1151 en Llama.cpp).
Hay un segundo factor: la iGPU RDNA 3.5 carece de soporte práctico para formatos de baja precisión avanzados comparables a FP8/FP4 del Spark, lo que empuja a ejecutar más cosas a 16-bit y limita el techo de rendimiento. En paralelo, AMD apuesta por la NPU XDNA 2, pero su utilidad para GenAI sigue siendo desigual según aplicación.
¿Y la NPU de AMD? prometedora, pero todavía irregular
La NPU XDNA 2 (50 TOPS) puede ser relevante en escenarios de eficiencia, y es especialmente estratégica por el enfoque “AI PC”. Sin embargo, en pruebas descritas con ejecución de LLM en NPU (por ejemplo, Mistral 7B), el rendimiento observado fue bajo (4–5 tok/s) frente a expectativas mucho mayores si se aprovechara ancho de banda de memoria al nivel de la GPU. Donde sí se vio un caso favorable fue en una app de generación de imagen que ejecutó Stable Diffusion 3 en NPU con mejor tiempo que en la GPU integrada, aunque con limitaciones funcionales en el modo avanzado.
Conclusión: qué comprar según el tipo de carga
La Comparativa workstations IA Strix Halo vs DGX Spark deja una lectura clara: si buscas un PC versátil con GenAI competente para inferencia LLM single-user, trabajo diario y compatibilidad amplia con Windows y Linux, Strix Halo en formatos como el HP Z2 Mini G1a es una opción sólida, especialmente por precio y por su carácter de workstation “generalista”. Si el objetivo es un “AI appliance” para batch, prototipado de agentes, fine-tuning recurrente y generación de imagen/vídeo, el DGX Spark ofrece ventajas típicas de Nvidia: más rendimiento en cargas compute-bound, conectividad de red orientada a clustering y un ecosistema CUDA más maduro.
Para contexto oficial sobre estas plataformas, puede consultarse la información de producto de Nvidia DGX y la documentación técnica de AMD Ryzen AI. En el corto plazo, la batalla no es solo TOPS: es memoria, formatos de precisión, toolchains y despliegue. Y ahí, hoy, Nvidia sigue con ventaja, aunque AMD está recortando distancia a un ritmo más visible que en ciclos anteriores.
