كيف تقارن عرض النطاق الترددي للذاكرة في DGX Spark بمحطات عمل AI الأخرى

وبالمقارنة ، توفر محطة NVIDIA DGX ، وهي محطة عمل أخرى من AI من NVIDIA ، عرض النطاق الترددي للذاكرة أعلى بكثير. تتميز محطة DGX بـ Grace Grace Blackwell Ultra Superchip ، والتي تتضمن وحدة معالجة الرسومات Blackwell Ultra و CPU Core Noverse V2 Core من فئة الخادم. يمكن لـ GPU الوصول إلى ذاكرة HBM3E 288 جيجابايت مع عرض النطاق الترددي 8 تيرابايت/ثانية ، بينما تصل وحدة المعالجة المركزية 496 جيجابايت من ذاكرة LPDDR5x مع عرض النطاق الترددي يصل إلى 396 جيجابايت/ثانية ** [5].

توفر الأنظمة الأخرى التي تركز على الذكاء الاصطناعي ، مثل تلك التي تستخدم GPU NVIDIA A100 ، عروض ترددية للذاكرة أعلى. على سبيل المثال ، يوفر طراز A100 80GB عرضًا للنطاق الترددي للذاكرة يبلغ 2 تيرابايت/ثانية ، وهو مفيد لتطبيقات الذكاء الاصطناعى على نطاق واسع تتطلب معالجة البيانات السريعة [6].

في السوق الأوسع ، توفر أنظمة مثل RTX Pro 5000 عرض النطاق الترددي للذاكرة المثير للإعجاب من 1.3 تيرابايت/ثانية مع 48 جيجابايت من ذاكرة GDDR7 ، مما يجعلها تنافسية للغاية لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي [7]. يبرز هذا أنه على الرغم من أن شرارة DGX مصممة للحوسبة المدمجة ذات الأداء العالي ، فإن عرض النطاق الترددي للذاكرة ليس مرتفعًا مثل بعض محطات عمل AI المتخصصة ووحدات معالجة الرسومات المتاحة.

بشكل عام ، تم تحسين عرض النطاق الترددي للذاكرة الخاص بـ DGX Spark لعامل الشكل المدمج ومهام تطوير الذكاء الاصطناعي المحددة ، ولكنه قد لا يتطابق مع النطاق الترددي الأعلى في أنظمة أكبر وأكبر مصممة لأداء على مستوى البيانات.

الاستشهادات:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-tation-personal-ai-copters
[2] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-station-a-new-desktop-line-for-ai-work
[3] https://www.micron.com/content/dam/micron/global/public/documents/products/technical-marketing-brief/ddr5-ii-
[4] https://www.ainvest.com/news/nvidia-unveils-dgx-spark-dgx-station-revolutionizing-personal-ai-computing-2503/
[5]
[6] https://datacrunch.io/blog/nvidia-a100-40gb-vs-80-gb
[7]
[8]
[9] https://www.youtube.com/watch؟v=CSIHXRI1JT4
[10] https://www.youtube.com/watch؟v=KRBH0VON-2A