„DGX“ kibirkštis, maitinama „NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip“, pasižymi 273 GB/S ** atminties pralaidumu [2] [5]. Šis pralaidumas vaidina lemiamą vaidmenį atliekant išvadų užduotis, nes tai daro įtaką tam, kaip greitai duomenis galima perduoti tarp GPU ir CPU. Čia kaip tai daro įtaką spektakliui:
1. Duomenų perdavimo efektyvumas: 273 GB/s atminties pralaidumas leidžia efektyviai perduoti duomenis, o tai yra būtina išvadų užduotims, kurioms reikia greitai apdoroti didelius duomenų rinkinius. Nors šis pralaidumas yra mažesnis už kai kuriuos naujesnius GPU, tokius kaip „RTX Pro“ serija, jis yra optimizuotas konkrečiam DGX kibirkšties architektūrai, užtikrinant efektyvų duomenų tvarkymą pagal jo projektavimo apribojimus [2] [5].
2. AI skaičiavimo našumas: DGX kibirkštis pristato iki 1000 trilijonų operacijų per sekundę (viršūnės) AI skaičiavimo, todėl ji tinka tobulinti ir išvadų užduotis naudojant naujausius AI samprotavimo modelius [1] [3]. Atminties pralaidumas palaiko šį didelį skaičiavimo pralaidumą užtikrinant, kad duomenys būtų lengvai prieinami apdoroti, taip išlaikant bendrą sistemos našumą.
3. „NVLINK-C2C“ „Interconnect“ technologija: NVIDIA „NVLINK-C2C“ „Interconnect“ technologijos naudojimas suteikia CPU-GPU nuoseklios atminties modelį, siūlantį penktosios kartos PCIE pralaidumą [1] [6]. Ši technologija padidina sistemos sugebėjimą tvarkyti daug atminties reikalaujančių AI darbo krūvių užtikrinant sklandų duomenų prieigą tarp CPU ir GPU, o tai yra labai svarbu atliekant veiksmingus išvadų užduotis.
4. Palyginimas su kitomis sistemomis: Nors DGX „Spark“ atminties pralaidumas yra mažesnis nei kai kurie aukščiausios klasės GPU, jo architektūra yra optimizuota AI specifinėms užduotims. Pavyzdžiui, jis palaiko FP4 tikslumą, kuris yra naudingas modeliams, kuriems reikalingi dideli tikslūs skaičiavimai [2]. Tai ypač efektyvu paleisti didelius AI modelius, kurių parametrai yra iki 200 milijardų parametrų tiesiai iš darbalaukio aplinkos [3].
Apibendrinant galima pasakyti, kad „DGX Spark“ atminties pralaidumas yra skirtas optimizuoti jo veikimą AI išvadų užduotims, teikiant efektyvų duomenų perdavimą ir prieigą, pasinaudojant „NVIDIA“ patobulinta „Interconnect“ technologija ir palaikant didelį skaičiavimo pralaidumą. Nors jis gali neatitikti naujesnių GPU pralaidumo, jo architektūra yra pritaikyta AI darbo krūviams, todėl tai yra galingas AI kūrimo įrankis.
Citatos:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-park-and-dgx-station-personal-ai-computers
]
[3] https://thetechportal.com/2025/03/19/nvidia-reveals-dgx-park-and-dgx-stitation- its-weasonal-ai-supercomputers/
[4] https://www.nvidia.com/en-us/ai-data-science/spark-ebook/gpu-accelerated-spark-3/
[5] https://www.youtube.com/watch?v=KRBH0VON-2A
[6] https://itbrief.ca/story/nvidia-unveils-dgx-spark-dgx-station-ai-desktops
[7] https://www.amax.com/comparling-nvidia-blackwell-configurations/
[8] https://www.stocktitan.net/news/nvda/nvidia-announces-dgx-park-and-dgx-stiation-personal- ai-vg4pfhn7jedk.html
[9] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jedy17/nvidia_digits_specs_related_and_renamed_to_dgx/