El NVIDIA DGX Spark es una estación de trabajo compacta de IA con el NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip, que incluye una GPU de Blackwell con núcleos tensores de quinta generación y soporte FP4. Ofrece un ancho de banda de memoria de 273 GB/s, que es relativamente modesto en comparación con algunas otras estaciones de trabajo de IA de alta gama y GPU [5] [7] [9].
En comparación, la estación NVIDIA DGX, otra estación de trabajo AI de NVIDIA, proporciona un ancho de banda de memoria significativamente mayor. La estación DGX presenta el GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip, que incluye una CPU Blackwell Ultra Ultra y una CPU CPU Core Neoverse V2 Core de clase de servidor. La GPU tiene acceso a 288 GB de memoria HBM3E con un ancho de banda de 8 TB/s, mientras que la CPU accede a 496 GB de memoria LPDDR5X con un ancho de banda de hasta 396 GB/S ** [5].
Otros sistemas centrados en AI, como los que utilizan la GPU NVIDIA A100, ofrecen anchos de banda de memoria aún más altos. Por ejemplo, el modelo A100 80GB proporciona un ancho de banda de memoria de 2 TB/s, que es beneficioso para aplicaciones de IA a gran escala que requieren un procesamiento rápido de datos [6].
En el mercado más amplio, sistemas como el RTX Pro 5000 ofrecen impresionantes anchos de banda de memoria de 1.3 TB/s con 48 GB de memoria GDDR7, lo que los hace altamente competitivos para las cargas de trabajo de IA [7]. Esto resalta que, si bien el DGX Spark está diseñado para computación AI compacta de alto rendimiento, su ancho de banda de memoria no es tan alto como otras estaciones de trabajo de IA especializadas y GPU disponibles.
En general, el ancho de banda de memoria del DGX Spark está optimizado para su factor de forma compacta y tareas específicas de desarrollo de IA, pero es posible que no coincida con los anchos de banda más altos disponibles en sistemas más potentes y más grandes diseñados para el rendimiento a nivel de centro de datos.
Citas:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-nounces-dgx-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers
[2] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-station-a-new-specialized-desktop-line-for-ai-work
[3] https://www.micron.com/content/dam/micron/global/public/documents/products/technical-marketing-brief/ddr5-i-inference-workload-performance-brefief.pdf
[4] https://www.ainvest.com/news/nvidia-unveils-dgx-park-dgx-station-revolutionizing-personal-ai-computing-2503/
[5] https://beebom.com/nvidia-project-digits-rebranding-to-dgx-park-dgx-station-nounced/
[6] https://datacrunch.io/blog/nvidia-a100-40gb-vs-80-gb
[7] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jef1dd/dgx_spark_preventy_digits_has_273gbs_memory/
[8] https://phoenixgamedevelopment.com/blog/ai-memory-bandwidth-comparision-for-selected-ddr4-cpus/
[9] https://www.youtube.com/watch?v=csihxri1jt4
[10] https://www.youtube.com/watch?v=krbh0von-2a