DGX Spark(以前称为项目数字)是由Nvidia设计的紧凑型AI计算系统。它具有273 GB/s的内存带宽，尽管它的外形和价格点令人印象深刻，但与其他高性能计算解决方案相比，它给出了几个限制。
1。与其他系统的比较：DGX SPARK的存储器带宽明显低于RTX Pro 5000和RTX Pro 6000，分别提供1.3 tb/s和1.8 tb/s的新系统[1]。即使是M3 Ultra，带宽约为830 GB/s，在内存带宽方面，均超过了DGX火花[1]。
2。大型模型的性能：用于运行大型AI模型，尤其是那些需要高内存带宽以进行有效处理的模型，DGX Spark可能会难以挣扎。它更适合于70 GB至200 GB的型号，由于其成本较低，因此与5090(如5090)相比，其性能较低[2]。
3。架构和效率：尽管在原始内存带宽方面存在局限性，但DGX Spark受益于NVIDIA的NVLINK-C2C互连技术，该技术提供了CPU+GPU-COREHERNENT内存模型。该体系结构通过提供传统PCIE连接的带宽五倍[8]来增强AI工作负载的性能。但是，与其他系统相比，其较低的时钟频率和缓存性能可能会影响整体效率[5]。
4。功耗和成本：DGX SPARK设计为发电，最高可消耗170W，价格为3,000美元，对于那些寻求紧凑型AI解决方案的人来说，它是一个有吸引力的选择，而无需极端的记忆带宽[9]。但是，对于需要更高内存带宽的应用程序，用户可能需要考虑更强大(且昂贵)的替代方案。
5。可伸缩性和集成：虽然DGX Spark提供了与NVIDIA的全堆AI平台无缝集成，从而使跨不同环境的模型部署简化，但其内存带宽限制可能会限制非常大型模型或复杂工作量的可伸缩性[8]。
总而言之，与其他高端计算解决方案相比，DGX Spark的记忆带宽为273 GB/S是一个限制，但它仍然是其尺寸，价格和特定AI专注于AI的性能功能的竞争选择。
引用：
[1] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jef1dd/dgx_spark_previse_digiest_has_has_273gbs_memory/
[2] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jedy17/nvidia_digits_specs_releasd_released_and_and_enrenamed_to_dgx/
[3] https://openreview.net/pdf?id=cjood0jx6b
[4] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-station-a-new-pecialized-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-eenergy-emefcipical-felcipical-and-node-consolidation-for-apache-spark/
[7] https://www.youtube.com/watch?v=krbh0von-2a
[8] https://www.ainvest.com/news/nvidia-unveils-dgx-spark-dgx-dgx-station-revolution-personal-ai-ai-computing-2503
[9] https://beebom.com/nvidia-project-digits-rebranded to-dgx-spark-dgx-station-announced/
[10] https://developer.nvidia.com/blog/optimizing-and-improving-spark-3-0-performance-with-gpus/