Dunia kecerdasan buatan tidak lagi terkunci di dalam antarmuka chatbot berbasis web. Hari ini, para developer menghadapi dua pergeseran masif sekaligus, yaitu bagaimana AI dihubungkan langsung ke dunia nyata lewat robotik (Physical AI) serta hardware apa yang sanggup mengangkat beban komputasi model ratusan miliar parameter di atas meja kerja tanpa bergantung pada cloud. Lewat ulasan komprehensif ini, kita akan membedah **Review Spectacles Dimensional OS dan AMD Ryzen AI Halo vs DGX Spark** untuk melihat bagaimana ekosistem software spasial dan mesin komputasi lokal saling beradu efisiensi.

Bagi praktisi yang terbiasa berkutat dengan pipeline machine learning dan hardware edge, menggabungkan augmented reality dengan robotika quadruped bukan sekadar gimmick pameran teknologi. Di sisi lain, perdebatan memilih mesin inferensi lokal antara arsitektur x86 dual-OS milik AMD, ekosistem CUDA milik NVIDIA DGX Spark, hingga bandwidth monster dari Mac Studio M5 Ultra menyajikan fakta performa yang sarat kompromi.

## Menjembatani Kacamata AR ke Fisik Robot: Arsitektur Dimensional OS

Membangun interaksi antara manusia dan robot berkaki empat seperti Unitree Go2 atau humanoid Unitree G1 membutuhkan tumpukan software yang solid. Proyek eksperimental yang memanfaatkan Snap Spectacles 2024 developer kit bersama **Dimensional OS (DimOS)** mencoba menyelesaikan masalah krusial ini: bagaimana memvisualisasikan data sensor LiDAR dan mengirimkan perintah navigasi secara real-time langsung dari pandangan mata pengguna.

Kunci dari sistem ini terletak pada modul **DimOS AR-Bridge** (`dimos-ar`) yang ditulis dalam bahasa Python. Bridge ini berperan sebagai server WebSocket yang menerjemahkan telemetri robot, jalur navigasi, hingga stream data spasial ke klien referensi di Lens Studio.

```bash
# Inisialisasi cepat stack navigasi robot via launcher Dimensional OS
cd /path/to/spectacles-dimensional-os
./launcher/scripts/start-launcher.sh
```

Jika memilih setup manual tanpa launcher web di `http://127.0.0.1:8790`, blueprint sistem dijalankan langsung memanfaatkan koordinasi modul DimOS:

```bash
cd /path/to/spectacles-dimensional-os/dimos-ar
/path/to/dimos/.venv/bin/python3 -m pip install -e ".[dev]"
sudo ../launcher/scripts/configure-system.sh --apply
export ROBOT_IP=<robot-lan-ip>

/path/to/dimos/.venv/bin/python3 -c "
import sys
sys.path.insert(0, '.')
from dimos.core.coordination.module_coordinator import ModuleCoordinator
from dimos.ar.blueprints import ar_go2
ModuleCoordinator.build(ar_go2).loop()
"
```

Struktur sistem ini dirancang modular. Komponen `WorldFrameState` menyimpan transformasi spasial antara kacamata AR dan robot. Modul `tag_tracking` dan `registration` menangani kalibrasi awal, sedangkan `navigation` mengatur pergerakan koordinat tujuan.

### Mengatasi Penyakit Klasik Odometri: Drift dan Kalibrasi AprilTag

Salah satu tantangan terbesar kontrol robot mobile adalah pose drift. Unitree Go2 mengandalkan estimasi odometri internal yang rentan mengalami akumulasi error seiring jarak tempuh. Dalam pengujian, drift posisi rata-rata mencapai sekitar 25 cm untuk setiap jarak tempuh 5 meter. 

Untuk mengatasi pergeseran koordinat visual ini, sistem memanfaatkan penanda fisik **AprilTag** berukuran 70 mm yang dicetak dengan skala 100%. Pada Unitree Go2, satu tag (ID 0) dipasang rata pada bagian atas bodi robot, berjarak 18 cm di depan titik tengah dan 6 cm ke atas. Sementara pada humanoid Unitree G1, konfigurasi dirancang memakai dua tag: ID 0 di panel dada dan ID 1 di punggung.

Kamera pada Snap Spectacles mendeteksi penanda ini secara berulang saat pengguna berjalan di sekitar robot dengan jarak 0,5 hingga 1,5 meter. Setiap kali tag tertangkap kamera, bridge langsung mengoreksi deviasi antara estimasi odometri robot dengan posisi dunia nyata yang dilihat oleh kacamata AR.

### Antarmuka Spasial dan Beban Termal LiDAR

Melalui Spectacles Lens, pengguna dapat membuka menu pergelangan tangan (wrist menu) hanya dengan mengangkat telapak tangan kiri. Menu ini menyediakan tombol *Emergency Stop*, pergantian mode, serta kontrol rendering LiDAR.

Fitur visualisasi point cloud LiDAR memiliki tiga mode: *off*, *obstacles only* (penyaringan berbasis jarak di sisi bridge yang hemat daya), dan *full point cloud*. Menampilkan point cloud penuh langsung di depan mata memang memukau, namun beban komputasinya tergolong berat dan berisiko membuat kacamata AR mengalami panas berlebih jika dibiarkan aktif dalam durasi panjang.

Di dalam **Agent Mode**, pengguna cukup mengucap wake word "Robot" untuk memicu speech-to-text pada Spectacles. Transkrip suara diteruskan ke model GPT-4o yang berjalan di Mac (membutuhkan konfigurasi `OPENAI_API_KEY`) untuk memanggil fungsi seperti `navigate_to_user`, `relative_move`, `draw_line`, atau `cancel_navigation`. Jika pengguna ingin mengambil kendali manual, marker navigasi cukup ditarik dengan gestur tangan, seketika membatalkan instruksi agent secara instan.

## Arena Mesin AI Lokal: AMD Ryzen AI Halo vs DGX Spark

Beralih dari level antarmuka fisik ke mesin pengolah model fondasi lokal. Menjalankan model AI modern berbobot puluhan hingga ratusan miliar parameter menuntut komputasi desktop kelas workstation mini. Dua kubu menghadirkan filosofi desain yang sangat bertolak belakang: **AMD Ryzen AI Halo** dan **NVIDIA DGX Spark**.

NVIDIA membangun DGX Spark seharga $4.699 berbasis chip Grace Blackwell, membawa 128GB unified memory dengan bandwidth 273 GB/s. Kekuatan utamanya bertumpu pada arsitektur GPU Blackwell dengan Tensor Cores generasi kelima, dukungan sparse FP4 hingga 1 PFLOP, serta ekosistem software matang berbasis CUDA, PyTorch, TensorRT-LLM, dan vLLM. Namun sistem ini terkunci secara eksklusif pada DGX OS (Linux) dan memakai SSD form factor 2242.

AMD menjawab lewat platform developer **Ryzen AI Halo** seharga $3.999. Mengusung prosesor Ryzen AI Max+ 395 (16-core, 32-thread Zen 5), grafis terintegrasi Radeon 8060S (40 Compute Units RDNA 3.5), dan NPU XDNA 2 berdaya 50 TOPS, mesin ini menawarkan 128GB memori LPDDR5x-8000 berkecepatan 256 GB/s dalam konsumsi daya 120W via USB-C.

Perbedaan paling mendasar adalah fleksibilitas sistem operasi. Ryzen AI Halo adalah mesin x86 murni yang mampu menjalankan Windows 11 maupun Linux, menyediakan slot M.2 2280 standar yang mudah di-upgrade hingga 8TB, serta fitur Variable Graphics Memory yang sudah diatur otomatis dari pabrik.

### Perbandingan Spesifikasi Desktop AI Lokal

| Parameter / Fitur | AMD Ryzen AI Halo | NVIDIA DGX Spark | Apple Mac Studio M5 Ultra |
| :--- | :--- | :--- | :--- |
| **Arsitektur Utama** | Zen 5 (16C/32T) + RDNA 3.5 (40 CU) | Grace Blackwell Superchip | M5 Ultra (Apple Silicon) |
| **Kapasitas Memori** | 128GB Unified LPDDR5x | 128GB Unified Memory | 256GB / 512GB Unified Memory |
| **Bandwidth Memori** | 256 GB/s | 273 GB/s | 1.2 TB/s (1200 GB/s) |
| **Dukungan OS** | Windows 11 & Linux | DGX OS (Linux Only) | macOS |
| **Interkoneksi Jaringan**| 10GbE Ethernet | 200Gbps ConnectX-7 NIC | 10GbE Ethernet |
| **Form Factor SSD** | M.2 2280 (Support up to 8TB) | M.2 2242 | Proprietary Module |
| **Harga Acuan** | $3.999 | $4.699 (Founders Edition) | Kelas Flagship Premium |

## Analisis Performa: CPU Benchmark vs Token Throughput

Uji performa StorageReview memperlihatkan pemisahan beban kerja yang sangat jelas di antara kedua platform ini.

### Keunggulan Komputasi Umum Ryzen AI Halo

Dalam pengujian berbasis CPU dan produktivitas harian di Windows maupun Linux, arsitektur Zen 5 pada Ryzen AI Max+ 395 mendominasi:
- **Cinebench R23 Multi-Core**: Mencapai skor 37.316 (mengungguli HP Z2 Mini G1a di 37.156 dan ZBook Ultra G1a di 29.112).
- **7-Zip Compression**: Menghasilkan 184.2 GIPS pada Windows. Pada pengujian Linux Phoronix Test Suite, Halo mengalahkan DGX Spark dengan keunggulan 11% pada kompresi dan 38% lebih cepat pada dekompresi.
- **LLVM Compilation**: Menyelesaikan proses kompilasi kode 14% lebih cepat dibanding DGX Spark.
- **Procyon AI**: Meraih skor Phi Text Generation tertinggi di angka 1.192 dengan latency time-to-first-token hanya 0,996 detik, serta Stable Diffusion 1.5 FP16 image generation score sebesar 937.

### Realita Throughput vLLM dan Inferensi LLM

Namun, saat workload dialihkan ke serving model bahasa besar via vLLM di Linux, kartu truf Blackwell milik DGX Spark langsung membalikkan keadaan:
- **GPT OSS 120B (Prefill Heavy 8k/1k)**: DGX Spark melesat hingga 2.760 token per detik pada batch 64, sementara Halo tertinggal jauh di 314 token per detik (gap performa mencapai 8.8x).
- **Llama 3.1 8B Instruct FP4**: Spark membukukan angka 3.573 token per detik berkat optimasi native low-precision compute, meninggalkan Halo di 267 token per detik (selisih 13.4x).
- **Mistral Small 3.1 24B Instruct (Decode Heavy 1k/8k)**: Pada skenario decode murni dengan batch rendah, gap menyempit drastis di mana Halo mencatatkan 119 token per detik berbanding 132 token per detik pada Spark (hanya selisih ~11%).

Faktor bottleneck memori juga menjadi sorotan penting. DGX Spark memang perkasa di fase prefill, tetapi saat melakukan decode satu per satu token pada model besar seperti Llama 3.1 70B FP8, kecepatannya turun menjadi 2.7 token per detik akibat batasan bandwidth 273 GB/s. 

Inilah alasan mengapa Mac Studio M5 Ultra dengan bandwidth 1.2 TB/s dan opsi RAM hingga 512GB menjadi alternatif menarik bagi skenario inferensi model raksasa tunggal seperti Qwen3-235B-A22B (butuh ~118GB pada 4-bit) atau DeepSeek-R1 671B (~336GB pada 4-bit), meskipun Spark tetap tak terkalahkan dalam ranah pengembangan software berbasis CUDA, LoRA, QLoRA, dan cluster multi-node melalui port 200Gbps ConnectX-7 miliknya.

## Menentukan Pilihan Sesuai Kebutuhan Nyata

Melihat peta kekuatan hardware dan software saat ini, keputusan akhir bermuara pada fokus pengembangan masing-masing tim:

1. **Pilih Ekosistem Spectacles + Dimensional OS** jika fokus proyek Anda adalah interaksi antarmuka spasial, navigasi robot otonom Unitree Go2/G1, dan visualisasi sensor fisik real-time berbasis WebRTC dan WebSocket.
2. **Pilih AMD Ryzen AI Halo** jika Anda membutuhkan satu mesin x86 serbaguna yang mendukung dual-OS Windows 11 dan Linux, penyimpanan M.2 2280 yang fleksibel, komputasi CPU compile super cepat, serta pengembangan model lokal berbasis ROCm hingga batas 200B parameter.
3. **Pilih NVIDIA DGX Spark** jika prioritas mutlak Anda adalah throughput serving vLLM/TensorRT-LLM skala tinggi, pipeline fine-tuning CUDA, atau rencana membangun cluster multi-mesin via interkoneksi 200Gbps.

## Referensi
- https://github.com/V4C38/spectacles-dimensional-os
- https://memeburn.com/mac-studio-m5-ultra-vs-dgx-spark-2026-for-local-ai/
- https://www.storagereview.com/review/amd-ryzen-ai-halo-review-a-dual-os-200b-parameter-desktop-takes-on-the-dgx-spark

Pembahasan mendalam integrasi Spectacles Dimensional OS untuk kontrol robotik serta komparasi teknis AMD Ryzen AI Halo melawan NVIDIA DGX Spark.

Lompatan Physical AI dan Perang Mini Workstation: Menguji Masa Depan AI Lokal

Reggi

Menjalankan AI lokal di desktop bukan lagi sekadar tren main-main di tahun 2026, melainkan medan pertempuran berdarah antara efisiensi memori, arsitektur chip, dan robotika visioner. Di satu sisi, kita dipaksa berpikir keras bagaimana menjembatani mata manusia dengan motorik robot via AR. Di sisi lain, kita dipaksa memilih mesin workstation mana yang tidak akan membuat dompet jebol tapi sanggup menelan LLM (Large Language Model) ratusan miliar parameter tanpa perlu sewa cloud. Selamat datang di **Review Spectacles Dimensional OS dan AMD Ryzen AI Halo vs DGX Spark**, sebuah eksplorasi mendalam yang akan membedah hardware AI lokal dari kacamata jurnalis teknologi veteran yang skeptis dan pragmatis.

## Ketika AR Menjadi Mata Bagi Kecerdasan Fisik

Kita mulai dari hal paling gila yang bisa Anda lakukan di lab saat ini: mengendalikan robot berkaki empat Unitree Go2 pro/air atau robot humanoid Unitree G1 menggunakan Snap Spectacles 2024 developer kit. Proyek ini membuktikan bahwa Augmented Reality bukan cuma buat main game menangkap monster virtual, melainkan interface masa depan untuk robotika dan *Physical AI*.

Seluruh keajaiban ini dikendalikan oleh **Dimensional OS (DimOS)** yang berjalan di perangkat Mac Anda. DimOS bertugas memegang kendali atas koneksi fisik robot, pemetaan LiDAR, perencanaan rute, dan mode agen pintar. Di sinilah **DimOS AR-Bridge** (paket Python di dalam codebase `dimos-ar`) masuk sebagai jembatan penengah. Melalui protokol WebSocket, AR-Bridge mengirimkan data telemetri, posisi robot, rute navigasi, dan visualisasi titik LiDAR langsung ke lensa Spectacles.

Bagaimana cara setup ekosistem ini? Semua perangkat (Mac, kacamata AR Spectacles, dan robot Unitree) wajib berada di jaringan WiFi yang sama dengan koneksi internet yang stabil. Anda bisa memulainya menggunakan launcher berbasis web di Mac:

```bash
cd /path/to/spectacles-dimensional-os
./launcher/scripts/start-launcher.sh
```

Aplikasi web akan terbuka di alamat `http://127.0.0.1:8790`. Di sana, Anda bisa memilih stack robot (Go2 atau G1), menginstal dependensi, dan menunggu status berubah menjadi *Bridge Ready*. Jika Anda lebih menyukai jalur manual tanpa launcher web, setup bisa dieksekusi langsung lewat terminal:

```bash
./launcher/scripts/setup.sh
./launcher/scripts/start.sh
```

Satu masalah terbesar dalam navigasi robot berbasis AR adalah *pose drift* (pergeseran posisi). Akibat data odometri dari hardware Unitree yang kurang konsisten, posisi robot virtual di kacamata bisa meleset sekitar 25 cm setelah robot berjalan sejauh 5 meter. 

Untuk mengatasinya, sistem ini memanfaatkan **AprilTag** (lembar target visual tercetak) berukuran 70 mm yang ditempelkan di punggung robot. Kacamata AR akan mendeteksi tag tersebut secara langsung untuk menyelaraskan sistem koordinat kacamata dengan robot. Begitu kamera Spectacles menangkap AprilTag, deviasi posisi langsung dikoreksi secara otomatis.

Saat masuk ke *Agent Mode*, Anda cukup mengucapkan kata kunci "Robot" untuk mengaktifkan perintah suara berbasis GPT-4o. Anda bisa menyuruh robot melakukan gerakan relatif (*relative_move*), mendekati posisi headset Anda (*navigate_to_user*), atau sekadar menggambar garis virtual di dalam ruangan (*draw_line*). Jika robot mulai bertingkah aneh atau menabrak meja kerja Anda, wrist menu di pergelangan tangan kiri menyediakan tombol *Emergency Stop* instan untuk mematikan semua navigasi secara paksa.

## Perang Spesifikasi: AMD Ryzen AI Halo vs NVIDIA DGX Spark

Robot yang pintar membutuhkan mesin lokal yang tangguh untuk memproses data sensor dan model bahasa di balik layar. Selama ini, NVIDIA mendominasi kategori desktop AI lokal lewat **DGX Spark** (box satu liter bertenaga Grace Blackwell superchip). Namun, AMD kini menantang dominasi tersebut dengan merilis **AMD Ryzen AI Halo** (Ryzen AI Max+ 395).

Mari kita bedah spesifikasi kedua monster meja kerja ini di atas kertas:

| Fitur / Spesifikasi | AMD Ryzen AI Halo | NVIDIA DGX Spark (Founders Edition) | Mac Studio M5 Ultra (Sebagai Pembanding) |
| :--- | :--- | :--- | :--- |
| **Processor / APU** | Ryzen AI Max+ 395 (16 Cores / 32 Threads, Zen 5) | NVIDIA Blackwell GPU (Tensor Cores Gen 5) | Apple M5 Ultra |
| **Grafis / Compute** | Radeon 8060S (40 RDNA 3.5 Compute Units) | 1 PFLOP Sparse FP4 Compute | GPU Terintegrasi Apple |
| **Kapasitas Memori** | 128GB LPDDR5x (Dapat dialokasikan penuh via VGM) | 128GB Unified Memory | Hingga 512GB Unified Memory |
| **Bandwidth Memori** | 256 GB/s | 273 GB/s | 1.2 TB/s |
| **Sistem Operasi** | Dual-OS (Windows 11 atau AMD Linux Image) | Linux-only (DGX OS) | macOS |
| **Penyimpanan (Slot)** | M.2 2280 (Support up to 8TB, running Gen4 speed) | M.2 2242 | Proprietary / Non-upgradeable |
| **Harga Resmi** | $3,999 (termasuk SSD 2TB) | $4,699 (Founders Edition) | Bervariasi |
| **Konektivitas Network**| 10GbE (Tanpa high-speed clustering fabric) | 200Gbps ConnectX-7 NIC | Bervariasi |

Ibarat gudang penyimpanan, kapasitas memori (RAM) adalah luas gudang yang menentukan seberapa besar model AI yang bisa masuk, sedangkan bandwidth memori adalah lebar gerbang keluar masuk barang. Sebesar apa pun modelnya, kalau gerbangnya sempit, proses bongkar muat token akan terasa ngadat.

Di sinilah letak dilema DGX Spark. Saat menjalankan Llama 3.1 70B FP8, tim LMSYS mengukur kecepatan *prefill* (tahap memproses prompt input) Spark menembus 803 tokens per detik berkat performa buas Blackwell Tensor Cores. Namun, begitu masuk ke tahap *decode* (menghasilkan jawaban token demi token), kecepatannya anjlok drastis ke hanya 2.7 tokens per detik. Kenapa? Karena bandwidth memori Spark yang hanya 273 GB/s menjadi bottleneck yang sangat sempit bagi model berukuran raksasa. 

Di sinilah Apple mencoba masuk dengan Mac Studio M5 Ultra yang menawarkan bandwidth hingga 1.2 TB/s dan kapasitas RAM raksasa 512GB (cukup untuk memuat DeepSeek-R1 671B 4-bit yang membutuhkan memori sekitar 336GB). Tetapi, bagi pengguna yang ingin fleksibilitas sistem operasi x86 tradisional, AMD Ryzen AI Halo hadir sebagai opsi kompromi yang sangat menarik.

## Windows vs Linux: Benturan Filosofi Kerja

Perbedaan paling krusial antara Ryzen AI Halo dan DGX Spark bukan terletak pada teraflops atau gigabytes, melainkan pada kebebasan sistem operasi. DGX Spark dikunci rapat-rapat dengan Linux berbasis DGX OS. Anda tidak bisa menggunakannya untuk hal lain selain beban kerja komputasi AI murni.

Sebaliknya, AMD Ryzen AI Halo adalah PC x86 lengkap yang siap menjalankan Windows 11 maupun image developer Linux buatan AMD secara dual-OS. Di siang hari, Anda bisa menggunakannya untuk render 3D di Blender, kompilasi kode pemrograman, atau urusan perkantoran biasa. Di malam hari, Anda bisa langsung menggebernya untuk eksperimen lokal LLM.

Pengujian benchmark CPU menunjukkan keunggulan mutlak arsitektur Zen 5 pada Ryzen AI Halo dibanding Spark:

*   **7-Zip Compression:** Halo mengompres 11% lebih cepat dan melakukan dekompresi 38% lebih cepat.
*   **LLVM Compile:** Halo menyelesaikan kompilasi kode 14% lebih cepat daripada Spark.
*   **Cinebench R23:** Halo mencatatkan skor multi-core fantastis di angka 37,316, mengalahkan workstation ringkas konvensional seperti HP Z2 Mini G1a dan HP ZBook Ultra G1a yang menggunakan chip sekelas.

Namun, ketika kita beralih ke serving model AI menggunakan engine vLLM, ceritanya berbalik 180 derajat. Ekosistem CUDA milik NVIDIA masih terlalu superior untuk ditaklukkan oleh AMD ROCm begitu saja.

## Uji Nyata vLLM: Dominasi Mutlak Ekosistem CUDA

Saat diuji menggunakan vLLM Online Serving untuk mensimulasikan beban kerja produksi nyata dengan banyak pengguna (concurrency tinggi), DGX Spark menunjukkan taringnya yang sebenarnya sebagai server AI kecil berkat optimalisasi matang pada arsitektur GPU mereka.

Berikut adalah perbandingan performa throughput (dalam satuan tokens per second) antara AMD Ryzen AI Halo dan NVIDIA DGX Spark di berbagai model:

| Model / Skenario Pengujian | Hasil Throughput AMD Ryzen AI Halo | Hasil Throughput NVIDIA DGX Spark | Margin Keunggulan Spark |
| :--- | :--- | :--- | :--- |
| **GPT OSS 120B (Equal 256/256, Batch 64)** | 222 tok/s | 701 tok/s | ~3.2x Lebih Cepat |
| **GPT OSS 120B (Prefill Heavy 8k/1k, Batch 32/64)**| 427 tok/s (Peak Batch 32) | 2,760 tok/s (Batch 64) | ~8.8x Lebih Cepat |
| **Qwen3 Coder 30B (Equal 256/256, Batch 64)** | 376 tok/s | 729 tok/s | ~1.9x Lebih Cepat |
| **Llama 3.1 8B FP4 (Equal 256/256, Batch 64)** | 267 tok/s | 3,573 tok/s | ~13.4x Lebih Cepat (FP4) |
| **Llama 3.1 8B (Decode Heavy 1k/8k, Batch 64)** | 235 tok/s | 263 tok/s | Hanya Unggul ~12% |

Dari data di atas, terlihat jelas bahwa keunggulan Spark melebar drastis hingga 8.8 kali lipat pada beban kerja *prefill-heavy* model besar, dan meledak hingga 13.4 kali lipat ketika memanfaatkan presisi rendah FP4 yang dioptimalkan secara native pada arsitektur Blackwell. 

Satu-satunya momen di mana Ryzen AI Halo mampu mendekati performa Spark (selisih tipis sekitar 11% hingga 12%) adalah pada skenario *decode-heavy* dengan ukuran batch kecil. Hal ini membuktikan bahwa meskipun APU Ryzen AI Max+ 395 memiliki bandwidth memori yang mumpuni (256 GB/s), ia masih kalah efisien dalam menangani kalkulasi matriks paralel tingkat tinggi dibanding GPU Blackwell yang memang didesain khusus untuk melayani banyak pengguna sekaligus.

## Sisi Praktis: Urusan Storage dan Upgrade

Bagi para praktisi IT yang hobi melakukan upgrade hardware secara mandiri, AMD Ryzen AI Halo menawarkan kelegaan besar. Mesin ini menggunakan slot standard M.2 2280 SSD. Artinya, Anda bisa membeli SSD 8TB pihak ketiga di pasar retail dengan harga terjangkau dan memasangnya langsung tanpa masalah. 

DGX Spark, sebaliknya, menggunakan ukuran M.2 2242 yang jauh lebih langka dan mahal di kapasitas besar. Meskipun begitu, secara arsitektur internal, Spark memaksimalkan potensi bandwidth PCIe Gen5 miliknya dengan sempurna. Pada uji sequential read 128K menggunakan FIO, Spark mampu menyentuh angka 13,399.6 MB/s dengan latency sangat rendah (0.597 ms). 

Sementara itu, Ryzen AI Halo secara sengaja membatasi (negotiate down) SSD Micron 4600 Gen5 bawaannya agar berjalan di kecepatan PCIe Gen4 saja karena keterbatasan desain platform internalnya. Akibatnya, sequential read Halo mentok di 6,897.5 MB/s dengan latency 1.159 ms. 

Meskipun demikian, untuk beban random read 4K pada queue depth rendah (QD1), Halo justru merespons jauh lebih gesit dibanding Spark (0.027 ms vs 0.214 ms). Namun, saat antrean dipenuhi beban berat (saturation), performa storage Halo cenderung tidak stabil dan mengalami lonjakan latency yang cukup mengganggu dibanding Spark yang tetap stabil dan konsisten.

## Keputusan Pragmatis: Mesin Mana yang Layak Dibeli?

Pada akhirnya, tidak ada satu hardware yang cocok untuk semua skenario kerja. Pilihan Anda sepenuhnya tergantung pada apa yang ingin Anda selesaikan di atas meja kerja Anda sehari-hari.

Pilihlah **NVIDIA DGX Spark** jika:
*   Fokus utama Anda adalah pengembangan AI murni menggunakan PyTorch, TensorRT-LLM, vLLM, atau SGLang.
*   Anda berencana melakukan fine-tuning model skala menengah menggunakan teknik LoRA atau QLoRA.
*   Anda berniat membangun cluster multi-node memanfaatkan interkoneksi super cepat 200Gbps ConnectX-7 NIC bawaan Spark.
*   Kecepatan pemrosesan token per detik (throughput) untuk multi-user adalah prioritas mutlak Anda.

Pilihlah **AMD Ryzen AI Halo** jika:
*   Anda membutuhkan satu mesin ringkas serbaguna yang handal untuk urusan kantor, render visual di Windows, sekaligus mumpuni untuk menjalankan model AI lokal hingga 200B parameter.
*   Anda lebih menyukai kemudahan upgrade komponen standar seperti SSD M.2 2280 berkapasitas besar.
*   Anda membutuhkan dukungan native dual-OS (Windows 11 dan Linux) tanpa repot melakukan konfigurasi manual yang rumit pada alokasi VRAM (VGM sudah di-tuning secara otomatis sejak awal).
*   Anda ingin menghindari kendala biaya atau kelangkaan rantai pasok NVIDIA, mengingat Halo menawarkan performa CPU murni yang jauh lebih superior di harga retail yang lebih bersahabat ($3,999).

## Referensi
- https://github.com/V4C38/spectacles-dimensional-os
- https://memeburn.com/mac-studio-m5-ultra-vs-dgx-spark-2026-for-local-ai/
- https://www.storagereview.com/review/amd-ryzen-ai-halo-review-a-dual-os-200b-parameter-desktop-takes-on-the-dgx-spark

Ulasan mendalam performa AMD Ryzen AI Halo melawan NVIDIA DGX Spark untuk AI lokal, serta implementasi sistem robotik AR menggunakan Snap Spectacles 2024 dan Dimensional OS.

Menembus Batas Memori Lokal: Duel Brutal AMD Ryzen AI Halo vs DGX Spark dan Eksperimen Gila AR Spectacles Dimensional OS

Solusi praktis integrasi webmail custom ke dalam dashboard Gmail. Kelola, baca, dan kirim email domain pribadi langsung dari satu tempat tanpa ribet gonta-ganti tab.

Mengapa Kamu Masih Buka Dua Tab Terpisah? Panduan Setup Custom Webmail Langsung di Dashboard Gmail

Pelajari efisiensi merakit mesin tetas telur listrik AC otomatis dengan modal murah untuk mendongkrak hasil ternak unggas tanpa repot bolak-balik telur manual.

Otomasi Ternak Unggas: Kenapa Rakit Sendiri Mesin Penetas Telur AC Jauh Lebih Worth It Dibanding Cara Konvensional?

Pelajari bagaimana mesin tetas telur berbasis arus listrik DC bekerja menjaga suhu dan kelembapan ideal untuk mendongkrak keberhasilan penetasan telur unggas.

Mesin Tetas Telur Arus DC: Solusi Hardware Murah Buat Tingkatin Angka Penetasan Unggas

Kupas tuntas seluk-beluk mobil aki anak dengan kontrol ganda dan fitur multimedia. Pahami batas spesifikasi hardware sebelum eksekusi build sendiri.

EV Versi Mini: Membedah Mobil Listrik Aki Lengkap dengan Remote Control dan Fitur Multimedia

Pelajari cara merakit smart power strip berbasis NodeMCU dan Blynk untuk kontrol daya nirkabel serta integrasi IoT yang aman dan efisien.

Mengapa Beli Mahal Kalau Bisa Bikin Sendiri? Rancang Smart Power Strip Berbasis NodeMCU dan Blynk

Solusi tuntas mengatasi bug sistem dan software bermasalah di MacBook dengan panduan install ulang macOS lewat Internet Recovery secara aman.

#local-ai

Getting Lastest Post..

Populer Bulan Ini