NVIDIA DGX Spark, yang sebelumnya dikenal sebagai Digit Project, dirancang untuk menjadi superkomputer AI terkecil di dunia, menawarkan kemampuan signifikan untuk pengembangan dan penyebaran AI. Namun, ketika datang ke pelatihan model AI skala besar, percikan DGX memiliki keterbatasan dibandingkan dengan sistem yang lebih kuat seperti stasiun DGX.
Fitur utama DGX Spark
- Kekuatan pemrosesan: Percikan DGX ditenagai oleh NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip, yang mencakup GPU Blackwell yang menampilkan inti tensor generasi kelima dan dukungan FP4. Konfigurasi ini memberikan hingga 1.000 triliun operasi per detik (atas) dari komputasi AI, membuatnya cocok untuk tugas-tugas penyesuaian dan inferensi dengan model AI canggih seperti alasan Nvidia Cosmos dan model dasar robot N1 N1 [1] [8] [8].
- Memori dan Bandwidth: Datang dengan 128 GB memori sistem terpadu dan menawarkan bandwidth memori 273 GB/s. Ini lebih lambat dari beberapa GPU yang lebih baru tetapi masih menyediakan platform yang kuat untuk tugas AI [6] [9].
- Penanganan model: DGX Spark dapat menangani model AI hingga 200 miliar parameter untuk model inferensi dan fine-tune hingga 70 miliar parameter. Meskipun ini mengesankan untuk sistem yang ringkas, mungkin tidak cukup untuk tugas pelatihan model AI skala terbesar [2] [3].
Keterbatasan untuk pelatihan skala besar
Sementara percikan DGX sangat kuat untuk ukuran dan titik harganya, ini terutama dioptimalkan untuk inferensi dan penyesuaian daripada pelatihan skala besar dari model AI masif. Untuk tugas -tugas seperti itu, sistem dengan kemampuan memori dan pemrosesan yang lebih luas, seperti stasiun DGX, lebih cocok. Stasiun DGX dilengkapi dengan ruang memori koheren 784 GB yang besar, membuatnya lebih siap untuk menangani beban kerja pelatihan skala besar di luar apa yang dapat dikelola oleh DGX Spark [1] [2].
integrasi dan skalabilitas
Terlepas dari keterbatasan untuk pelatihan skala besar, DGX Spark terintegrasi mulus dengan platform AI full-stack NVIDIA, yang memungkinkan pengguna untuk dengan mudah memindahkan model dari desktop mereka ke DGX Cloud atau infrastruktur cloud yang dipercepat. Fleksibilitas ini menjadikannya alat yang sangat baik untuk membuat prototipe dan menguji model AI sebelum meningkatkan sistem yang lebih kuat untuk pelatihan skala besar [1] [10].
Singkatnya, sementara DGX Spark adalah alat yang ampuh untuk pengembangan dan penyebaran AI, itu tidak dirancang untuk tugas pelatihan model AI skala terbesar. Ini unggul dalam penyesuaian dan inferensi, menawarkan solusi yang ringkas dan mudah diakses untuk pengembang dan peneliti AI. Untuk kebutuhan pelatihan yang lebih luas, stasiun DGX atau solusi berbasis cloud akan lebih tepat.
Kutipan:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers
[2] https://www.maginative.com/article/nvidia-uNveils-dgx-spark-and-dgx-station-desktop-ai-supercomputer-for-the-developer-masses/
[3.
[4] https://engineering.fb.com/2017/02/07/core-infra/using-apache-park-for-large-sale-language-model-training/
[5] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-park/
[6] https://www.youtube.com/watch?v=Krbh0von-2a
[7] https://developer.nvidia.com/blog/distributed-deep-learning-made-easy-with-park-3-4/
[8] https://www.constellationr.com/blog-news/insights/nvidia-launches-dgx-park-dgx-station-personal-ai-supercomputer
[9] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jee2b2/nvidia_dgx_spark_project_digits_specs_are_out/
[10] https://www.nasdaq.com/press-release/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers-2025-03-18
[11] https://www.ainvest.com/news/nvidia-sparks-revolution-personal-ai-computing-meet-dgx-park-dgx-station-2503/