NVIDIA DGX Spark on kompaktne AI-tööjaam, kus on Nvidia GB10 Grace Blackwell Superchip, mis sisaldab Blackwelli GPU-d viienda põlvkonna tensor-südamikega ja FP4 tugi. See pakub mälu ribalaiust 273 GB/s, mis on mõne muu tipptasemel AI tööjaamade ja GPU-dega suhteliselt tagasihoidlik [5] [7] [9].
Võrdluseks - NVIDIA DGX -jaam, teine NVIDIA AI tööjaam, pakub oluliselt kõrgemat mälu ribalaiust. DGX jaamas on GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop SuperChip, mis sisaldab Blackwelli Ultra GPU ja serveriklassi Grace-72 Core Neoverse V2 protsessorit. GPU -l on juurdepääs 288 GB HBM3E mälule, mille ribalaius on 8 TB/s, samas kui CPU pääseb 496 GB LPDDR5X mälule ribalaiusega kuni 396 GB/s ** [5].
Muud AI-keskendunud süsteemid, näiteks NVIDIA A100 GPU kasutavad süsteemid, pakuvad veelgi kõrgemat mälu ribalaiust. Näiteks A100 80 GB mudel pakub mälu ribalaiust 2 TB/s, mis on kasulik kiiret AI-rakenduste jaoks, mis nõuavad kiiret andmetöötlust [6].
Laiemal turul pakuvad sellised süsteemid nagu RTX Pro 5000 muljetavaldavaid mälu ribalaiusi 1,3 TB/s 48 GB GDDR7 mäluga, muutes need AI töökoormuste jaoks väga konkurentsivõimeliseks [7]. See rõhutab, et kuigi DGX-säde on mõeldud kompaktseks suure jõudlusega AI-arvutamiseks, pole selle mälu ribalaius nii kõrge kui mõned muud spetsialiseerunud AI tööjaamad ja GPU-d.
Üldiselt on DGX Sparki mälu ribalaius optimeeritud kompaktsete vormitegurite ja konkreetsete AI arendusülesannete täitmiseks, kuid see ei pruugi sobitada kõrgemaid ribalaiusi, mis on saadaval võimsamates, suuremates süsteemides, mis on loodud andmekeskuse tasemel.
Tsitaadid:
]
]
]
]
]
[6] https://datacrunch.io/blog/nvidia-a100-40gb-vs-80-gb
]
]
[9] https://www.youtube.com/watch?v=csihxri1jt4
[10] https://www.youtube.com/watch?v=KRBH0von-2A