NVIDIA DGX Spark adalah workstation AI yang kompak yang menampilkan NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip, yang mencakup GPU Blackwell dengan inti tensor generasi kelima dan dukungan FP4. Ini menawarkan bandwidth memori 273 GB/s, yang relatif rendah dibandingkan dengan beberapa workstation AI kelas atas dan GPU [5] [7] [9].
Sebagai perbandingan, stasiun NVIDIA DGX, stasiun kerja AI lain dari NVIDIA, memberikan bandwidth memori yang jauh lebih tinggi. Stasiun DGX menampilkan GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip, yang mencakup Blackwell Ultra GPU dan CPU V2 Core Neoverse V2 kelas server-kelas-72. GPU memiliki akses ke memori HBM3E 288GB dengan bandwidth 8 TB/s, sedangkan CPU mengakses memori LPDDR5X 496GB dengan bandwidth hingga 396 GB/s ** [5].
Sistem yang berfokus pada AI lainnya, seperti yang menggunakan GPU NVIDIA A100, menawarkan bandwidth memori yang lebih tinggi. Misalnya, model A100 80GB menyediakan bandwidth memori 2 TB/S, yang bermanfaat untuk aplikasi AI skala besar yang membutuhkan pemrosesan data yang cepat [6].
Di pasar yang lebih luas, sistem seperti RTX Pro 5000 menawarkan bandwidth memori yang mengesankan 1,3 TB/S dengan memori 48GB GDDR7, menjadikannya sangat kompetitif untuk beban kerja AI [7]. Ini menyoroti bahwa sementara DGX Spark dirancang untuk komputasi AI yang kompak dan berkinerja tinggi, bandwidth memorinya tidak setinggi beberapa workstation AI khusus lainnya dan GPU yang tersedia.
Secara keseluruhan, bandwidth memori DGX Spark dioptimalkan untuk faktor bentuk kompak dan tugas pengembangan AI spesifik, tetapi mungkin tidak cocok dengan bandwidth yang lebih tinggi yang tersedia dalam sistem yang lebih kuat dan lebih besar yang dirancang untuk kinerja tingkat pusat data.
Kutipan:
[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-a-new-spesialisasi-desktop-line-for-ai-work
[3.
[4.
[5] https://beebom.com/nvidia-project-digits-rebranded-to-dgx-park-dgx-station-announcing/
[6] https://datacrunch.io/blog/nvidia-a100-40gb-vs-80-gb
[7] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jef1dd/dgx_spark_previouse_digits_has_273gbs_memory/
[8] https://phoenixgamedevelopment.com/blog/ai-memory-bandwidth-comparision-for-stoelcted-ddr4-cpus/
[9] https://www.youtube.com/watch?v=csihxri1jt4
[10] https://www.youtube.com/watch?v=Krbh0von-2a