이전에 프로젝트 숫자로 알려진 DGX Spark는 NVIDIA에서 데스크탑 사용을 위해 설계된 소형 AI 슈퍼 컴퓨터입니다. NVIDIA GB10 GRACE BLACKWELL SUPERCHIP를 특징으로하며, 여기에는 5 세대 텐서 코어와 FP4 지원이 포함 된 강력한 Blackwell GPU가 포함됩니다. 이 설정은 AI Compute의 초당 최대 1 조 1 조 개의 작업 (Tops)을 제공하여 추론을 위해 최대 2 천억 개의 매개 변수로 AI 모델을 미세 조정하고 추론하는 데 적합합니다 [1] [2] [3]. GB10 SuperChip은 NVIDIA NVLINK-C2C 인터커넥트 기술을 사용하여 PCIE 5.0의 대역폭의 5 배인 CPU+GPU 코어먼트 메모리 모델을 제공하여 메모리 집약적 인 AI 워크로드의 성능을 크게 향상시킵니다 [2] [5].
다른 AI 데스크톱 솔루션과 비교할 때 DGX Spark는 컴팩트 한 폼 팩터와 고성능으로 인해 눈에 띄기 때문에 클라우드 서비스에 의존하지 않고 프로토 타입, 미세 조정 및 로컬로 배포 해야하는 연구원, 데이터 과학자 및 개발자에게 이상적입니다 [3] [5]. 그러나 AI 작업을 위해 특별히 설계되었으며 기존의 게임 또는 일반 컴퓨팅 응용 프로그램을 지원하지 않습니다 [1].
DGX Spark와 달리 다른 AI 데스크톱 솔루션은 AI 특이 적 하드웨어 및 소프트웨어와 동일한 수준의 성능 또는 통합을 제공하지 않을 수 있습니다. 예를 들어, Microsoft Azure Virtual Desktop, H3C Workspace 및 VMware Horizon과 같은 다양한 가상 데스크톱 인프라 (VDI) 솔루션이 있지만 AI 컴퓨팅 기능 전용이 아닌 가상 데스크톱 경험을 제공하는 데 더 중점을 둡니다 [4]. 이 VDI 솔루션은 광범위한 IT 인프라 요구를 위해 설계되었으며 가상 데스크탑 배포에서 유연성과 확장 성을 제공하지만 AI 워크로드에는 특별히 최적화되지 않았습니다.
AI 중심 데스크탑 솔루션 측면에서 DGX Spark의 가장 가까운 경쟁 업체는 NVIDIA가 발표 한 DGX 스테이션입니다. DGX 스테이션은 784GB의 통합 메모리를 포함하고 대규모 AI 교육 및 추론 작업을 위해 설계된 GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip을 갖춘보다 강력한 데스크탑 시스템입니다 [1] [2]. DGX Spark는 작고 소규모 AI 개발에 적합하지만 DGX 스테이션은보다 집중적 인 AI 워크로드를위한 데이터 중심 수준의 성능을 제공합니다 [2] [5].
전반적으로 DGX Spark는 고성능 AI 컴퓨팅을 컴팩트 한 데스크탑 폼 팩터로 가져 오는 기능이 독특하므로 클라우드 인프라없이 강력한 로컬 컴퓨팅 기능이 필요한 AI 개발자 및 연구원에게 매력적인 옵션이됩니다.
인용 :
[1] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-station-a-new-pecialized-desktop-line-for-ai-work
[2] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-pistation-pernal-ai-compupers
[3] https://www.maginative.com/article/nvidia-unveils-dgx-spark-and-dgx-station-desktop-ai-supercomputers-for-the-developer-masses/
[4] https://www.sangfor.com/blog/cloud-and-infrastructure/10-best-virtual-desktop-infrasture-vdi-solutions
[5] https://www.ainvest.com/news/nvidia-unveils-dgx-spark-dgx- 스테이션-volutizing-personal-ai-computing-2503/
[6] https://www.techtarget.com/searchvirtualdesktop/tip/compare-7-desktop-as-a-service-providers
[7] https://www.youtube.com/watch?v=CSIHXRI1JT4
[8] https://zapier.com/blog/best-ai-productivity-tools/
[9] https://www.zdnet.com/article/nvidia-plans-to-make-deepseeks-30-30-times faster-ceo-huang-explains-how/
[10] https://www.techpowerup.com/334300/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx- 스테이션-개인-아나이-컴퓨터