Strix Halo vs DGX Spark: de ultieme strijd voor lokale AI-inferentie

Strix Halo vs DGX Spark: het ultieme duel voor lokale AI-inferentie

Voor lokale LLM-inferentie met één gebruiker levert AMD Strix Halo de beste prestaties per watt en per euro, terwijl NVIDIA DGX Spark wint op ruwe doorvoersnelheid, vLLM-serving voor meerdere gebruikers en beeldgeneratie, dankzij zijn volwassen CUDA-stack. Beide beschikken over 128 GB unified memory, dus het echte verschil zit hem in software en energie-efficiëntie, niet in capaciteit. Toch bepalen jouw workload en budget uiteindelijk meer de winnaar dan welke benchmark dan ook.

Je wilt privé, on-device AI draaien zonder een cloudprovider per uur te betalen, maar de keuze in hardware is verwarrend en prijzig. Twee heel verschillende machines domineren nu het gesprek: de AMD Strix Halo, een op APU gebaseerd AI-werkstation gebouwd rond de Ryzen AI Max, en de NVIDIA DGX Spark, een Grace Blackwell edge-server gericht op serieuze ML-engineers.

Deze vergelijking is belangrijk omdat developers, onafhankelijke onderzoekers en bedrijven allemaal proberen dezelfde modellen lokaal te draaien, en een verkeerde aankoop je zomaar duizenden euro's kan kosten. We nemen de specificaties, geheugenbandbreedte, llama.cpp- en vLLM-benchmarks, beeldgeneratie, het CPU- en NPU-verhaal, de CUDA-versus-ROCm softwarerealiteit en een eindoordeel met je door.

Eerlijke tip voordat we beginnen: beide machines zijn geprijsd in dollars en worden vaak vanuit de VS geïmporteerd naar de EER, dus de kaart waarmee je betaalt maakt ook uit. Een kaart zonder wisselkoerskosten, zoals Bleap, houdt die importopslag buiten je rekening, en we geven onderweg aan waar dat voordeel oplevert.

Ga je een AI-rig van €3.000 kopen die in dollars geprijsd is? Verlies dan geen 3% aan je kaart. Bleap rekent 0% wisselkoerskosten en geeft tot 20% cashback op je uitgaven, zonder maandelijks abonnement. Vraag de Bleap-kaart aan →

1. Hardwarespecs in één oogopslag: Strix Halo vs DGX Spark

Hier alvast de korte versie voordat we dieper ingaan op de prestaties.

De belangrijkste verschillen zijn duidelijk: Strix Halo is een flexibele APU met laag energieverbruik en een eigen NPU, terwijl DGX Spark een server is met hoger vermogen, CUDA-native, die voor AI-taken volledig leunt op zijn Blackwell GPU.

2. Geheugenbandbreedte onder de loep: het echte knelpunt bij LLM-inference

Voor tekstgeneratie telt bandbreedte meer dan FLOPS. LLM-decoding is geheugengebonden, wat betekent dat de GPU het grootste deel van de tijd besteedt aan het laden van modelgewichten in plaats van aan rekenwerk. De snelheid waarmee geheugen de rekeneenheden voedt, bepaalt dus je plafond.

Strix Halo biedt ongeveer 256 GB/s, gedeeld tussen CPU en GPU, terwijl DGX Spark rond de 273 GB/s haalt dankzij de NVLink-C2C-interconnect, die CPU-contentie vermindert. Op papier is dat verschil bescheiden, maar in de praktijk merk je het wel degelijk, vooral bij grotere contextvensters en KV-cache-doorvoer. Beide systemen komen niet verder dan 128 GB unified memory, dus de modelgroottes die je kunt draaien liggen dicht bij elkaar, en beide kunnen zonder problemen 70B-modellen aan met 4-bit-kwantisatie.

3. LLM Inference Benchmarks: llama.cpp Tokendoorvoer & Latency

Tokengeneratiesnelheid voor één gebruiker

We benchmarken met llama.cpp op Q4KM-kwantisering, waarbij we prefill (prompt) en decode (generatie) doorvoer apart bekijken. Onderstaande cijfers zijn representatieve waarden voor één gebruiker, in tokens per seconde.

DGX Spark is over de hele linie de sterkste, maar Strix Halo blijft verrassend competitief bij kleinere modellen, zeker als je het energieverbruik meeneemt.

Contextvenster & geheugenlimieten per platform

Strix Halo draait 70B-modellen op Q4 probleemloos in zijn unified pool en kan met flinke compromissen gedeeltelijk offloaden tot 405B. DGX Spark houdt 70B volledig in het geheugen en schaalt groter op via tensor parallelism in combinatie met toekomstige DGX Station-hardware. Voor de meeste gebruikers zijn de beste lokale modellen op beide machines de 8B- tot 27B-klasse voor snelheid en 70B voor kwaliteit.

Latency tot eerste token

Bij 4K context voelen beide instant aan. Bij 16K en 32K houdt DGX Spark een lagere time-to-first-token dankzij snellere prefill, waardoor het de betere keuze is voor workflows met lange documenten.

Draai je AI lokaal om cloudkosten te besparen? Bespaar dan ook op kaartkosten. Bleap biedt 0% wisselkoerskosten en tot 20% cashback op dagelijkse uitgaven, self-custodial en zonder maandabonnement. Vraag de Bleap-kaart aan →

4. Multi-batch en gelijktijdige inferentie: vLLM Serving Performance

Bij het bedienen van meerdere gebruikers komt de volwassenheid van CUDA duidelijk naar voren. DGX Spark draait vLLM native, terwijl Strix Halo afhankelijk is van een ROCm-patched build die op het gebied van functies nog achterloopt.

Dankzij de volwassen continuous batching van CUDA loopt DGX Spark bij hoge gelijktijdigheid steeds verder uit. Strix Halo is juist op zijn best bij lage gelijktijdigheid of het bedienen van één gebruiker, waar zijn efficiëntie echt uitblinkt.

5. GenAI-workloads: beeldgeneratie en fine-tuning

Benchmark beeldgeneratie

Voor Stable Diffusion XL en FLUX.1 wint DGX Spark met een ruime voorsprong. TensorRT-versnelling geeft fp8- en fp16-pipelines een flinke boost, terwijl Strix Halo met ROCm en ComfyUI prima bruikbaar blijft voor hobbyisten en creatief werk, alleen wat trager.

Snelheid van LoRA fine-tuning

Bij het fine-tunen van Llama 3.1 8B op de Alpaca 52K-dataset neemt DGX Spark opnieuw de leiding, zowel in tokens per seconde als in totale doorlooptijd. Let bij beide systemen goed op het geheugengebruik: gradient- en optimizer-states vreten snel in op de 128 GB pool, dus houd de batchgroottes bescheiden.

6. Vergelijking CPU-prestaties

De Zen 5-kernen van Strix Halo (tot 16C/32T) leveren een hoge IPC en sterke single-thread prestaties, ideaal voor pre- en post-processing van data. De 20-core Grace ARM-chip van DGX Spark is juist afgestemd op geheugenbandbreedte richting de GPU in plaats van pure snelheid per core. Conclusie: Strix Halo wint op single-thread en algemene rekentaken, terwijl Grace de overhand heeft bij geheugengekoppelde paralleltaken die de GPU voeden.

7. NPU-mogelijkheden & praktisch nut

Strix Halo heeft een XDNA 2 NPU aan boord met een rating tot 50 TOPS, die Windows Copilot+-functies en ONNX- en Olive-runtimetaken aandrijft. DGX Spark heeft geen aparte NPU; daar nemen de Blackwell Tensor Cores alles voor hun rekening. In de praktijk komt de NPU vooral goed van pas voor energiezuinige achtergrondtaakjes zoals altijd-actieve spraakherkenning, beeldverbetering en samenvattingen op het apparaat zelf. Geen van beide platforms gebruikt de NPU voor zware LLM-inferentie, dus zie het als een leuke extra en niet als een doorslaggevende factor.

8. Softwareomgeving & volwassenheid van drivers: CUDA vs ROCm

Voordeel van het CUDA-ecosysteem (DGX Spark)

CUDA blijft de standaard voor AI in productie. DGX Spark ondersteunt native vLLM, TensorRT-LLM, PyTorch 2.x en TensorFlow, plus kant-en-klare Docker-containers van NVIDIA NGC en zakelijke supportovereenkomsten. Voor teams die geen ruimte hebben voor driververrassingen is dit de veilige keuze.

ROCm haalt het gat dicht (Strix Halo)

ROCm 6.x heeft flink terrein goedgemaakt, met betere pariteit van HIP-kernels en een solide integratie met llama.cpp. Ollama, LM Studio en llama.cpp werken direct goed uit de doos, en de Linux-ondersteuning is sterk, hoewel ROCm onder Windows nog volop in ontwikkeling is. De overgebleven knelpunten zitten in de pariteit met vLLM en de beperkte ondersteuning van TensorRT-LLM.

Ondersteuningsoverzicht Linux vs Windows

9. Systeeminstallatie & Out-of-Box-ervaring

De DGX Spark komt met Ubuntu-gebaseerde DGX OS en voorgeconfigureerde NGC-containers, waardoor een ML-engineer binnen enkele minuten modellen draait. De Strix Halo, als mini-pc of laptop, vereist handmatige driverinstallatie en een Ollama- of Windows AI-setup. Gemak van implementatie (1 tot 5): DGX Spark scoort een 5 voor enterprise IT, Strix Halo scoort een 4 voor hobbyisten die graag zelf sleutelen. Op het gebied van koeling draait de DGX Spark met een hoorbare ventilator onder belasting, terwijl de Strix Halo bijna stille, en soms zelfs ventilatorloze, opties biedt.

10. TDP & rekenefficiëntie: prestaties per watt

Strix Halo is de efficiëntiekampioen. In de 45 W-ecomodus verbruikt hij nauwelijks stroom terwijl hij nog steeds bruikbare tokensnelheden haalt, en zelfs op zijn volledige 120 W blijft hij ruim onder de ~170 W van de DGX Spark. De DGX Spark levert een hogere absolute doorvoer, maar een lagere tokens-per-watt-verhouding. Voor batterijgevoede of ventilatorloze edge-toepassingen wint de Strix Halo. Voor altijd-aan datacenterinzet rechtvaardigt de doorvoer van de DGX Spark het hogere stroomverbruik.

Ben je een volledig lokaal AI-lab aan het inrichten? Dan telt elke euro. Combineer je build met Bleap: 0% FX-kosten op in USD geprijsde apparatuur, tot 20% cashback, en USD-spaarkluizen tegen 3,8% AER (Steady) of 7% AER (Dynamic) vanaf een minimum van $1. Open een Bleap-account →

Veelgestelde vragen: Strix Halo vs DGX Spark

Hoe verhoudt unified memory zich tussen Strix Halo en DGX Spark bij AI-workloads?

Beide bieden 128 GB unified pools. DGX Spark's NVLink-C2C zorgt voor iets meer bandbreedte (~273 GB/s tegenover ~256 GB/s) met minder CPU-belasting, wat vooral bij lange context lengths voordeel oplevert.

Welk platform levert een betere token-generatiesnelheid met llama.cpp?

DGX Spark loopt voor op ruwe decode-snelheid bij 70B-modellen, ongeveer 14 tokens per seconde tegenover 8,5. Strix Halo blijft competitief bij kleinere modellen, zeker als je kijkt naar prestaties per watt.

Is ROCm al volwassen genoeg voor productie-LLM-serving op Strix Halo?

Voor single-user inferentie via Ollama of llama.cpp: ja, absoluut. Voor high-concurrency vLLM-productieomgevingen: nog niet, want ROCm loopt qua vLLM-ondersteuning nog achter op CUDA.

Wat is het verschil in NPU-prestaties en maakt dat iets uit voor lokale LLM-inferentie?

De XDNA 2 NPU van Strix Halo (tot 50 TOPS) blinkt uit bij lichte AI-taken op de achtergrond, terwijl DGX Spark hier helemaal niets mee heeft. Geen van beide gebruikt de NPU voor primaire LLM-taken, dus dit speelt zelden een rol bij je keuze.

Welk AI-werkstation scoort beter bij benchmarks voor beeldgeneratie?

DGX Spark wint hier met overtuiging dankzij TensorRT-versnelling. Strix Halo blijft een goede optie voor hobbyisten en creatieve workflows met ROCm en ComfyUI.

Wat is het eindoordeel over prijs-kwaliteit tussen AMD en NVIDIA edge AI?

Strix Halo mini-pc's kosten ongeveer €750 tot €1.850, terwijl je voor een DGX Spark rond de €2.800 of meer neertelt. Die meerprijs is voor DGX Spark vooral te rechtvaardigen bij multi-user serving of workflows die vastzitten aan CUDA. Als je overgaat tot aankoop: betalen in USD met Bleap bespaart je 0% wisselkosten op het importbedrag.

Conclusie: welk platform kun je nu het beste kopen?

Kies voor Strix Halo als…

• Budget een belangrijke factor is
• Je lokale LLM-inference voor één gebruiker of creatieve AI-taken draait
• Energiezuinigheid of draagbaarheid belangrijk voor je is
• Je geen moeite hebt met ROCm en Ollama-tools

Kies voor DGX Spark als…

• Je professionele vLLM-serving voor meerdere gebruikers nodig hebt
• Afhankelijkheid van het CUDA-ecosysteem geen probleem is
• Snelheid bij beeldgeneratie of fine-tuning cruciaal is
• Je zakelijke ondersteuning en meteen-uit-de-doos betrouwbaarheid nodig hebt

Eindscore-tabel

Beide platforms zijn in 2026 serieuze krachtpatsers voor lokale AI, en welke het beste bij jou past hangt af van je gebruiksdoel en budget. Voor welke je ook kiest: de machine en de bijbehorende AI-abonnementen worden in dollars geprijsd, dus betaal slim. Met Bleap betaal je geen wisselkoerskosten op USD-aankopen, spaar je tot 20% cashback op je dagelijkse uitgaven, en kun je overtollig geld wegzetten in USD-spaarkluizen tegen 3,8% of 7% AER vanaf een minimum van $1, zonder maandelijks abonnement en zonder vaste looptijd.