O NVIDIA DGX Spark é uma estação de trabalho de IA compacta com o NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip, que inclui uma GPU de Blackwell com núcleos de tensor de quinta geração e suporte FP4. Oferece uma largura de banda de memória de 273 GB/s, que é relativamente modesta em comparação com outras estações de trabalho de AI de ponta e GPUs [5] [7] [9].
Em comparação, a estação NVIDIA DGX, outra estação de trabalho de IA da NVIDIA, fornece largura de banda de memória significativamente mais alta. A estação DGX apresenta o GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip, que inclui uma GPU Blackwell Ultra e uma CPU NEOVERSE V2 CORES V2 da classe servidor Grace-72. A GPU tem acesso a 288 GB de memória HBM3E com uma largura de banda de 8 TB/s, enquanto a CPU acessa 496 GB de memória LPDDR5X com uma largura de banda de até 396 GB/S ** [5].
Outros sistemas focados na IA, como os que utilizam a GPU da NVIDIA A100, oferecem larguras de banda de memória ainda mais altas. Por exemplo, o modelo A100 80 GB fornece uma largura de banda de memória de 2 TB/s, o que é benéfico para aplicativos de AI em larga escala que requerem processamento rápido de dados [6].
No mercado mais amplo, sistemas como o RTX Pro 5000 oferecem larguras de banda de memória impressionantes de 1,3 TB/s com 48 GB de memória GDDR7, tornando -os altamente competitivos para cargas de trabalho de IA [7]. Isso destaca que, embora o DGX Spark tenha sido projetado para a computação de IA compacta e de alto desempenho, sua largura de banda de memória não é tão alta quanto algumas outras estações de trabalho especializadas de IA e GPUs disponíveis.
No geral, a largura de banda de memória do DGX Spark é otimizada para o seu fator de forma compacto e tarefas específicas de desenvolvimento de IA, mas pode não corresponder às larguras de banda mais altas disponíveis em sistemas mais poderosos e maiores projetados para desempenho no nível do data center.
Citações:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers
[2] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-station--new-especializado-desktop-line-for-work
[3] https://www.micron.com/content/dam/micron/global/public/documents/products/technical-marketing-brief/ddr5-ai-inference-workload-perance-tech-brief.pdf
[4] https://www.ainvest.com/news/nvidia-unveils-dgx-s-s--dgx-station-revolutioning-personal-ai-computing-2503/
[5] https://beebom.com/nvidia-project-digits-rebranded to-dgx-spark-dgx-station-anounced/
[6] https://datacrunch.io/blog/nvidia-a100-40gb-vs-80-gb
[7] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jef1dd/dgx_spark_previously_digits_has_273gbs_memory/
[8] https://phoenixgamedevelopment.com/blog/ai-memory-bandwidth-comparision-for-selectect-ddr4-cpus/
[9] https://www.youtube.com/watch?v=csihxri1jt4
[10] https://www.youtube.com/watch?v=krbh0von-2a