John Carmack, la mente legendaria detrás de Doom y Quake, volvió a sacudir el mundo del hardware. En X, el desarrollador señaló que el nuevo NVIDIA DGX Spark no cumple las cifras de rendimiento que la compañía prometió.
Según Carmack, el sistema apenas consume unos 100 W, mucho menos de los 240 W nominales anunciados. Además, alcanza unos 480 TFLOPS en FP4 y cerca de 60 TFLOPS en cargas BF16, es decir, solo la mitad del rendimiento esperado.
Incluso con ese consumo reducido, el equipo se calienta con facilidad. Algunos usuarios reportaron reinicios automáticos durante pruebas prolongadas.
El debate creció cuando Hannun, desarrollador principal del framework MLX de Apple, confirmó resultados similares. En sus propios microbenchmarks con PyTorch y MLX, el DGX Spark se mantuvo estable en unos 60 TFLOPS BF16, muy lejos del 1 PFLOPS anunciado por NVIDIA.
La explicación está en los detalles técnicos. NVIDIA calculó esa cifra teórica de 1 PFLOPS usando la llamada “escasez estructurada”, una técnica que omite operaciones de valor cero en redes neuronales. En la práctica, esto infla el rendimiento sobre el papel, pero no refleja los resultados reales.
A pesar de la controversia, el NVIDIA DGX Spark sigue siendo un producto interesante. Este pequeño sistema se basa en el chip GB10 Blackwell SuperChip, parte de la serie N1 SoC. Combina una CPU ARM de Mediatek con una GPU Blackwell de última generación.
El equipo se lanzó recientemente a un precio de $3999, con versiones de socios que comienzan en $2999.
Las observaciones de Carmack generan dudas, pero también marcan un punto importante. El DGX Spark representa un paso hacia estaciones de trabajo compactas para IA y aprendizaje automático. Sin embargo, los entusiastas del hardware lo saben bien: los benchmarks reales siempre dicen la verdad.
