Carmack实测英伟达DGX Spark：性能功耗双双腰斩，宣传噱头遭遇现实暴击​

麻薯滑芝士

朋友们，今天咱们聊个新鲜热辣的科技圈大瓜——英伟达最新推出的DGX Spark迷你工作站，刚上市就被自家大佬约翰·卡马克当众“揭了老底”。这位3D游戏界祖师爷兼英伟达现任研究员，直接甩出实测数据：这台标称240瓦功耗、性能飙到1 PFLOPS（FP4）的“小钢炮”，实际干活时居然只肯出100瓦的力，性能直接对半砍！更离谱的是，就这么点功耗，机器还能热到自动重启，简直像极了上班摸鱼还喊累的同事……

一、卡马克的“拆台现场”：功耗性能双双打折​​
事情起源于卡马克在X平台（原推特）上的一条吐槽。他提到，DGX Spark实际运行时的功耗“死活超不过100瓦”，连标称240瓦的一半都不到。更扎心的是，性能也跟着一起“摆烂”：FP4精度下只有480 TFLOPS，BF16精度下约60 TFLOPS，对比官方宣传的1 PFLOPS（FP4），活生生打了对折。

卡马克还补刀说，即便在这种“低功耗摸鱼状态”，机器表面已经烫得能煎鸡蛋，甚至有用户反馈跑长任务时会自动重启。这画面感，像极了手机刷视频刷到发烫关机，只不过发生在一台卖3999美元的“专业设备”上。

二、同行验证：苹果MLX框架负责人也翻车了​​
卡马克的吐槽很快引来了圈内大佬的共鸣。苹果MLX框架核心开发员霍南亲自下场，用PyTorch和MLX轮番测试DGX Spark的BF16矩阵运算，结果稳定在60 TFLOPS左右，和卡马克的数据完美吻合。霍南的结论就一句话：“宣传很丰满，现实很骨感。”

三、英伟达的“文字游戏”：1 PFLOPS靠的是“稀疏计算”噱头​​
为什么实测和宣传差这么多？原来英伟达的1 PFLOPS标称值藏了个“骚操作”——它依赖一个叫​​结构化稀疏​​的硬件功能。简单说，这技术能让芯片自动跳过数值为0的计算步骤（神经网络里很多零操作），理论上把算力翻倍。但问题是，​​这功能需要软件和模型专门优化才能触发​​，而现实中大部分通用计算根本用不上！

这就好比车企宣传“续航1000公里”，但小字注明“需全程下坡且不开空调”。普通用户拿到手，实际续航直接腰斩。DGX Spark的“满血性能”压根不是默认模式，得开发者绞尽脑汁调教才能勉强触及，难怪卡马克吐槽：“这就像买跑车，但油门踏板藏在后备箱。”

四、DGX Spark的“底细”：贵价迷你工作站，芯片混血惹争议​​
再来扒扒这台设备本身。DGX Spark是英伟达上周刚发布的迷你工作站，搭载基于Blackwell架构的GB10超级芯片，属于N1系列SoC（片上系统）。这芯片是个“混血儿”：CPU用了联发科的ARM架构，GPU才是英伟达自家的Blackwell核心。系统跑的是DGX OS，起售价3999美元，第三方版本最低2999美元。

但用户吐槽点在于：​​价格逼近高端台式机，性能却依赖“条件触发”​​。有网友调侃：“花买Mac Studio的钱，得到了一个需要玄学调参的盒子。”

五、稀疏计算的“理想与现实”：实验室神技，落地变鸡肋​​
结构化稀疏技术本身不算新活，英伟达早在安培架构就推过。它的初衷是好的——AI计算里充斥无效零值，跳过它们能省电提效。但现实是，大部分开源模型和框架压根没做稀疏优化，开发者也不想为特定硬件重写代码。结果就是：​​宣传页上的“黑科技”，到了用户手里变成“装饰品”​​。

这就像卖给你一把能切钻石的刀，但说明书上写“仅限切割完美晶型钻石”，而你平时只切土豆。

所以这事儿说到底，还是厂商“实验室数据”和“用户实况”的老矛盾。卡马克的较真儿，扯下了高性能计算宣传的华丽遮羞布：参数再猛，得让用户实实在在用上才行。下次看到“1 PFLOPS”这种闪亮标签，咱得多问一句：是插电即享，还是得先学会跳大神？

你们有没有遇到过这种“宣传猛如虎，实测菜如狗”的电子产品？评论区唠唠，我准备点瓜子板凳！