由NVIDIA GB10 Grace Blackwell SuperChip提供动力的DGX火花具有273 GB/s ** [2] [5]的内存带宽。该带宽在推理任务的性能中起着至关重要的作用，因为它影响了如何在GPU和CPU之间传输数据的速度。在这里，它如何影响性能：
1。数据传输效率：273 GB/s的内存带宽允许有效的数据传输，这对于需要快速处理大型数据集的推理任务至关重要。尽管此带宽低于RTX Pro系列(例如RTX Pro系列)，但它针对DGX Spark的特定体系结构进行了优化，从而确保了其设计约束内的有效数据处理[2] [5]。
2。AI计算性能：DGX SPARK每秒最多可提供1,000万亿个AI Compute的操作，使其适用于最新的AI推理模型[1] [3]。内存带宽通过确保很容易用于处理数据，从而维护系统的整体性能，从而支持这种高计算吞吐量。
3。NVLINK-C2C互连技术：NVIDIA的NVLINK-C2C互连技术的使用提供了CPU-GPU相干内存模型，提供了第五代PCIE的带宽五倍[1] [6]。该技术通过确保CPU和GPU之间的无缝数据访问来增强系统处理内存密集的AI工作负载的能力，这对于有效的推理任务至关重要。
4。与其他系统的比较：虽然DGX Spark的存储器带宽低于某些高端GPU，但其架构已针对AI特定的任务进行了优化。例如，它支持FP4精度，这对需要高精度计算的模型有益[2]。这使得直接从桌面环境直接运行具有多达2000亿个参数的大型AI模型[3]。
总而言之，DGX Spark的内存带宽旨在通过提供有效的数据传输和访问，利用NVIDIA的高级互连技术并支持高计算吞吐量来优化AI推理任务的性能。尽管它可能与新GPU的带宽不符，但其架构是为AI工作负载量身定制的，使其成为AI开发的强大工具。
引用：
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers
[2] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1JEF1DD/DGX_SPARK_PREVICE_DIGITY_DIGITY_HAS_HAS_273GBS_MEMORY/
[3] https://thetechportal.com/2025/03/19/nvidia-reveals-dgx-spark-spark-and-dgx-s-new-its-new-personal-ai-ai-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-dgx-station-ai-desktops
[7] https://www.amax.com/comparing-nvidia-blackwell-configurations/
[8] https://www.stocktitan.net/news/nvda/nvda/nvidia-announces-dgx-spark-spark-and-dgx-s-personal-ai-ai-vg4pfhn7jedk.html
[9] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jedy17/nvidia_digits_specs_releasd_released_and_and_and_renamed_to_dgx/