DGX Spark, poháněná superchipem Grace Blackwell NVIDIA GB10, má šířku pásma paměti 273 GB/S ** [2] [5]. Tato šířka pásma hraje klíčovou roli ve svém výkonu pro inferenční úkoly, protože ovlivňuje, jak rychle lze data přenášet mezi GPU a CPU. Jak to ovlivňuje výkon:
1. Účinnost přenosu dat: Šířka pásma paměti 273 GB/s umožňuje efektivní přenos dat, což je nezbytné pro inferenční úkoly, které vyžadují rychlé zpracování velkých datových sad. Ačkoli je tato šířka pásma nižší než některé novější GPU, jako je řada RTX Pro, je optimalizována pro specifickou architekturu jiskry DGX, což zajišťuje efektivní zpracování dat v rámci jeho konstrukčních omezení [2] [5].
2. AI Compute Performance: The DGX Spark přináší až 1 000 bilionů operací za sekundu (TOPS) výpočtu AI, takže je vhodné pro jemné a inferenční úkoly s nejnovějšími modely AI uvažování [1] [3]. Šířka pásma paměti podporuje tuto vysokou výpočetní propustnost tím, že zajišťuje, že data jsou snadno dostupná pro zpracování, čímž se udržuje celkový výkon systému.
3. Technologie propojení NVLINK-C2C: použití technologie NVIDIA NVIDIA NVLINK-C2C poskytuje model koherentní paměti CPU-GPU, který nabízí pětkrát větší šířku pásma PCIE páté generace [1] [6]. Tato technologie zvyšuje schopnost systému zpracovávat pracovní zátěž intenzivní AI na paměti zajištěním bezproblémového přístupu dat mezi CPU a GPU, což je pro efektivní inferenční úkoly rozhodující.
4. Srovnání s jinými systémy: Zatímco šířka pásma paměti DGX Spark je nižší než některé špičkové GPU, jeho architektura je optimalizována pro úkoly specifické pro AI. Například podporuje přesnost FP4, která je prospěšná pro modely vyžadující výpočty s vysokou přesností [2]. Díky tomu je obzvláště efektivní pro provoz velkých modelů AI s až 200 miliardami parametrů přímo z prostředí stolního počítače [3].
Stručně řečeno, šířka pásma paměti DGX Spark je navržena tak, aby optimalizovala svůj výkon pro inferenční úkoly AI poskytováním efektivního přenosu a přístupu dat, využíváním pokročilé propojovací technologie NVIDIA a podporou vysoké výpočetní propustnosti. I když to nemusí odpovídat šířce pásma novějších GPU, jeho architektura je přizpůsobena pro pracovní zátěž AI, což z něj činí výkonný nástroj pro vývoj AI.
Citace:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-Dgx-park-and-Dgx-station-to--ai-computers
[2] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1JEF1DD/DGX_SPARK_PREVICIUSY_DIGITS_HAS_273GBS_MEMORY/
[3] https://thetechportal.com/2025/03/19/nvidia-reveals-Dgx-park-and-Dgx-station-its-new-sonal-ai-supercomputers/
[4] https://www.nvidia.com/en-us/ai-data-science/spark-ebook/gpu-accelerated-park-3/
[5] https://www.youtube.com/watch?v=KRBH0VON-2A
[6] https://itbrief.ca/story/nvidia-unveils-dgx-park-dgx-station-ai-desktops
[7] https://www.amax.com/comparing-nvidia-lackwell-configurations/
[8] https://www.stocktitan.net/news/nvda/nvidia-announces-dgx-park-and-Dgx-station-torenal-ai-vg4pfhn7Jedk.html
[9] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jedy17/nvidia_digits_specs_relesed_and_remed_to_dgx/