„DGX Spark“, anksčiau žinoma kaip projekto skaitmenys, yra kompaktiška AI skaičiavimo sistema, kurią sukūrė NVIDIA. Jame yra 273 GB/s atminties pralaidumas, kuris, nors ir įspūdingas dėl savo formos faktoriaus ir kainos taško, pateikia keletą apribojimų, palyginti su kitais aukšto našumo skaičiavimo sprendimais.
1. Palyginimas su kitomis sistemomis: „DGX Spark“ atminties pralaidumas yra žymiai mažesnis nei naujesnių sistemų, tokių kaip „RTX Pro 5000“ ir „RTX Pro 6000“, kurios pralaidumas yra atitinkamai 1,3 TB/s ir 1,8 TB/s [1]. Net „M3 Ultra“, kurio pralaidumas yra maždaug 830 GB/s, pralenkia DGX kibirkštį atminties pralaidumo atžvilgiu [1].
2. Didelių modelių našumas: didelių AI modelių, ypač tų, kuriems reikalingas didelis atminties pralaidumas, efektyviam apdorojimui, paleisti DGX kibirkštį gali kovoti. Jis labiau tinka modeliams, kurių diapazonas yra nuo 70 GB iki 200 GB, kur jo našumas yra konkurencingas dėl mažesnių sąnaudų, palyginti su aukštesnės klasės GPU, pavyzdžiui, 5090 [2].
3. Architektūra ir efektyvumas: Nepaisant neapdorotos atminties pralaidumo apribojimų, „DGX“ kibirkštis naudinga NVIDIA „NVLINK-C2C Interconnect“ technologijai, kuri teikia CPU+GPU-coherent atminties modelį. Ši architektūra pagerina AI darbo krūvių našumą, penkis kartus didesnis už įprastų PCIE jungčių pralaidumą [8]. Tačiau mažesnis jo laikrodžio dažnis ir talpyklos našumas, palyginti su kitomis sistemomis, gali turėti įtakos bendram efektyvumui [5].
4. Energijos suvartojimas ir kaina: „DGX“ kibirkštis yra sukurta kaip efektyvi energija, sunaudojama iki 170 W ir kaina yra 3000 USD, todėl tai yra patraukli galimybė tiems, kurie ieško kompaktiško AI sprendimo, nereikalaujant ekstremalios atminties pralaidumo [9]. Tačiau programoms, kurioms reikia didesnio atminties pralaidumo, vartotojams gali tekti atsižvelgti į galingesnes (ir brangias) alternatyvas.
5. Mastelio keitimas ir integracija: Nors „DGX Spark“ siūlo sklandų integraciją su „NVIDIA“ pilno kamieno AI platforma, leidžianti lengvai diegti modelį įvairiose aplinkose, jo atminties pralaidumo apribojimai gali apriboti labai didelių modelių ar sudėtingų darbo krūvių mastelį [8].
Apibendrinant galima pasakyti, kad 273 GB/s „DGX Spark“ atminties pralaidumas yra apribojimas, palyginti su kitais aukščiausios klasės skaičiavimo sprendimais, tačiau ji išlieka konkurencinga galimybė savo dydžiui, kainai ir konkrečioms AI orientuotų našumo galimybėms.
Citatos:
[1] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jef1dd/dgx_spark_previous_digits_has_273gbs_memory/
]
[3] https://openreview.net/pdf?id=cjood0jx6b
[4] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-tation-a-new-specifialized-desktop-line-for-ai-work
[5] https://news.ycombinator.com/item?id=43401831
[6] https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-gh200-superchip-delivers-breakthrough-energy-fefictity-ffficy-ffous-consolidation-for-apache-park/
[7] https://www.youtube.com/watch?v=KRBH0VON-2A
[8] https://www.ainvest.com/news/nvidia-unveils-dgx-park-dgx-stiation-revolutionizing-personal-ai-computing-2503
[9] https://beebom.com/nvidia-project-pigits-rhranded-to-dgx-park-dgx-stiation-announced/
[10] https://developer.nvidia.com/blog/optimizing-and-improving-spark-3-0-Phersance-with-gpus/