DGX dzirkstelei, kuru darbina Nvidia GB10 Grace Blackwell Superchip, ir atmiņas joslas platums 273 GB/s ** [2] [5]. Šim joslas platumam ir izšķiroša loma tā izpildījumā secinājumu uzdevumos, jo tas ietekmē to, cik ātri datus var pārsūtīt starp GPU un CPU. Lūk, kā tas ietekmē sniegumu:
1. Datu pārsūtīšanas efektivitāte: 273 GB/s atmiņas joslas platums ļauj veikt efektīvu datu pārsūtīšanu, kas ir būtiska secinājumu uzdevumiem, kuriem nepieciešama ātra lielo datu kopu apstrāde. Lai arī šis joslas platums ir zemāks nekā daži jaunāki GPU, piemēram, RTX Pro sērija, tas ir optimizēts DGX dzirksteles īpašajai arhitektūrai, nodrošinot efektīvu datu apstrādi tā projektēšanas ierobežojumos [2] [5].
2. AI aprēķina veiktspēja: DGX dzirkstele nodrošina līdz 1000 triljoniem operāciju sekundē (top) AI Compute, padarot to piemērotu precizēšanai un secinājumu uzdevumiem ar jaunākajiem AI argumentācijas modeļiem [1] [3]. Atmiņas joslas platums atbalsta šo augsto skaitļošanas caurlaidspēju, nodrošinot, ka dati ir viegli pieejami apstrādei, tādējādi saglabājot sistēmas vispārējo veiktspēju.
3. NVLink-C2C starpsavienojuma tehnoloģija: NVIDIA NVLINK-C2C starpsavienojuma tehnoloģija nodrošina CPU-GPU koherenta atmiņas modeli, piedāvājot piecas reizes lielāku piektās paaudzes PCIe joslas platumu [1] [6]. Šī tehnoloģija uzlabo sistēmas spēju rīkoties ar atmiņu intensīvām AI darba slodzēm, nodrošinot nemanāmu piekļuvi datiem starp CPU un GPU, kas ir kritiski svarīgi efektīviem secinājumu uzdevumiem.
4. Salīdzinājums ar citām sistēmām: Kamēr DGX Spark atmiņas joslas platums ir zemāks par dažiem augstas klases GPU, tās arhitektūra ir optimizēta AI specifiskiem uzdevumiem. Piemēram, tas atbalsta FP4 precizitāti, kas ir labvēlīga modeļiem, kuriem nepieciešami augstas precizitātes aprēķini [2]. Tas padara to īpaši efektīvu lielu AI modeļu vadīšanai ar līdz 200 miljardiem parametru tieši no darbvirsmas vides [3].
Rezumējot, DGX dzirksteles atmiņas joslas platums ir paredzēts, lai optimizētu tā veiktspēju AI secinājumu uzdevumiem, nodrošinot efektīvu datu pārsūtīšanu un piekļuvi, piesaistot NVIDIA uzlaboto starpsavienojumu tehnoloģiju un atbalstot augstu skaitļošanas caurlaidspēju. Lai arī tas, iespējams, neatbilst jaunāku GPU joslas platumam, tās arhitektūra ir pielāgota AI darba slodzēm, padarot to par jaudīgu rīku AI izstrādei.
Atsauces:
[1.]
[2] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jef1dd/dgx_spark_preatry_digits_has_273gbs_memory/
[3] https://thetechportal.com/2025/03/19/nvidia-reveals-dgx-park-and-dgx-station-its-new-personal-ai-supercomputers/
.
[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-blackwell-configurations/
[8] https://www.stocktitan.net/news/nvda/nvidia-announces-dgx-park-and-dgx-station-personal-ai-vg4pfhn7jedk.html
[9] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jedy17/nvidia_digits_specs_releed_and_renamed_to_dgx/