DGX dzirkstele, kas agrāk bija pazīstama kā projekta cipari, ir kompakta AI skaitļošanas sistēma, kuru izstrādājusi NVIDIA. Tam ir atmiņas joslas platums 273 GB/s, kas, lai arī tas ir iespaidīgs ar tā formas koeficientu un cenu punktu, ir vairāki ierobežojumi, salīdzinot ar citiem augstas veiktspējas skaitļošanas risinājumiem.
1. Salīdzinājums ar citām sistēmām: DGX Spark atmiņas joslas platums ir ievērojami zemāks nekā jaunākām sistēmām, piemēram, RTX Pro 5000 un RTX Pro 6000, kas attiecīgi piedāvā joslas platumu 1,3 TB/s un 1,8 TB/s [1]. Pat M3 ultra ar joslas platumu aptuveni 830 GB/s, atmiņas joslas platuma ziņā pārspēj DGX dzirksteli [1].
2. Veiktspēja lieliem modeļiem: Lielu AI modeļu darbināšanai, īpaši tiem, kuriem efektīvai apstrādei nepieciešama liela atmiņas joslas platums, DGX dzirkstele varētu cīnīties. Tas ir vairāk piemērots modeļiem diapazonā no 70 GB līdz 200 GB, kur tā veiktspēja ir konkurētspējīga, pateicoties zemākajām izmaksām, salīdzinot ar augstākas klases GPU, piemēram, 5090 [2].
3. Arhitektūra un efektivitāte: Neskatoties uz ierobežojumiem neapstrādātas atmiņas joslas platumā, DGX Spark gūst labumu no NVIDIA NVLINK-C2C starpsavienojuma tehnoloģijas, kas nodrošina CPU+GPU-saskaņotās atmiņas modeli. Šī arhitektūra uzlabo AI darba slodzes veiktspēju, piecas reizes piedāvājot parasto PCIE savienojumu joslas platumu [8]. Tomēr tā apakšējā pulksteņa biežums un kešatmiņas veiktspēja salīdzinājumā ar citām sistēmām var ietekmēt vispārējo efektivitāti [5].
4. enerģijas patēriņš un izmaksas: DGX dzirkstele ir paredzēta kā efektīva, patērējot līdz 170 W, un tā cena ir 3000 USD, padarot to par pievilcīgu iespēju tiem, kas meklē kompaktu AI risinājumu, bez nepieciešamības pēc ekstrēmas atmiņas joslas platuma [9]. Tomēr lietojumprogrammām, kurām nepieciešama lielāka atmiņas joslas platums, lietotājiem, iespējams, būs jāapsver jaudīgākas (un dārgākas) alternatīvas.
5. Mērogojamība un integrācija: lai gan DGX Spark piedāvā nemanāmu integrāciju ar NVIDIA pilna kaudzes AI platformu, ļaujot ērti izvietot dažādās vidēs, tā atmiņas joslas platuma ierobežojumi varētu ierobežot mērogojamību ļoti lieliem modeļiem vai sarežģītām darba slodzēm [8].
Rezumējot, DGX Spark atmiņas joslas platums 273 GB/s ir ierobežojums, salīdzinot ar citiem augstākās klases skaitļošanas risinājumiem, taču tas joprojām ir konkurētspējīgs risinājums tā lielumam, cenai un īpašām uz AI orientētām veiktspējas iespējām.
Atsauces:
[1] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jef1dd/dgx_spark_preatry_digits_has_273gbs_memory/
[2] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jedy17/nvidia_digits_specs_releed_and_renamed_to_dgx/
[3] https://openreview.net/pdf?id=cjood0jx6b
.
[5] https://news.ycombinator.com/item?id=43401831
[6.]
[7] https://www.youtube.com/watch?v=krbh0von-2a
[8] https://www.ainvest.com/news/nvidia-unveils-dgx-park-dgx-station-revolucioning-Personal-ai-computing-2503
[9] https://beebom.com/nvidia-project-digits
[10] https://developer.nvidia.com/blog/optimizing-and-improving-park-3-0-performance-with-gpus/