Het NVIDIA DGX Spark- en DGX -station zijn beide ontworpen als persoonlijke AI -supercomputers, maar ze voorzien in verschillende behoeften en bieden verschillende mogelijkheden. Hier zijn de belangrijkste verschillen tussen hen:
Grootte en vormfactor
- DGX Spark: het is 's werelds kleinste AI -supercomputer, ontworpen om in een compacte vormfactor te passen. Dit maakt het zeer draagbaar en geschikt voor onderzoekers, studenten en ontwikkelaars die krachtige AI -mogelijkheden nodig hebben in een kleine ruimte [1] [2].- DGX Station: het is een meer traditioneel desktopwerkstation, dat prestaties op datacenter-niveau in een grotere vormfactor biedt. Dit ontwerp zorgt voor krachtigere componenten en betere koeling, waardoor het geschikt is voor het eisen van AI -workloads [1] [4].
verwerkingskracht en geheugen
- DGX Spark: het bevat de NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip, die een Blackwell GPU bevat met vijfde generatie tensor cores en FP4-ondersteuning. Dit levert tot 1.000 biljoen operaties per seconde (tops) AI Compute. Het systeem wordt geleverd met 128 GB unified LPDDR5X -geheugen [1] [2].- DGX Station: het wordt aangedreven door de NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip, met een Blackwell Ultra GPU met de nieuwste Tensor -kernen en FP4 -precisie. Het heeft een enorme 784 GB coherente geheugenruimte, aanzienlijk meer dan de DGX-vonk, waardoor het ideaal is voor grootschalige AI-training en inferentiewerklast [1] [5].
Netwerken en connectiviteit
- DGX Spark: het ondersteunt ConnectX-7-netwerken, zodat gebruikers meerdere vonken kunnen verbinden voor samenwerkingswerk op grote AI-modellen [2].- DGX Station: het beschikt over de NVIDIA ConnectX-8 Supernic, die netwerksnelheden tot 800 GB/s ondersteunt. Dit maakt een snelle connectiviteit mogelijk tussen meerdere DGX-stations voor grootschalige AI-workloads en efficiënte gegevensoverdracht [1] [5].
stroomverbruik en besturingssysteem
- DGX Spark: het werkt bij een relatief laag stroomverbruik van 170 W, waardoor het energiezuinig is. Het systeem wordt uitgevoerd op het aangepaste DGX OS van NVIDIA, een versie van Ubuntu Linux [2] [4].- DGX-station: hoewel specifieke gegevens over het stroomverbruik voor de nieuwe DGX-stationsmodellen niet worden verstrekt, zijn eerdere versies van het DGX-station ontworpen om watergekoeld te zijn en rustig te werken, wat suggereert dat een focus op prestaties boven vermogensefficiëntie. Het draait meestal op Ubuntu Desktop Linux OS [3] [6].
Beschikbaarheid en doelgroep
- DGX Spark: Reservations for DGX Spark zijn open en richten zich op onderzoekers, studenten en ontwikkelaars die compacte AI Computing -oplossingen nodig hebben [1] [7].- DGX Station: het zal naar verwachting later dit jaar beschikbaar zijn bij grote fabrikanten zoals ASUS, Boxx, Dell, HP, Lambda en Supermicro. Het is gericht op professionals en organisaties die hoogwaardige AI-mogelijkheden op het bureaublad nodig hebben [1] [7].
Samenvattend is de DGX Spark ideaal voor diegenen die draagbare, krachtige AI-computers nodig hebben, terwijl het DGX-station is ontworpen voor meer veeleisende AI-workloads die uitgebreide geheugen- en netwerkmogelijkheden vereisen.
Citaten:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-Announces-dgx-spark-and-dgx-Station-Personal-Ai-Computers
[2] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-station-a-new-specialized-desktop-line-for-ai-work
[3] https://www.nvidia.com/content/dam/en-zz/solutions/Data-Center/dgx-Station/DGX-Station-print-Explorer-Datasheet-letter-final-web.pdf.pdf
[4] https://www.maginative.com/article/nvidia-unveils-dgx-spark-and-dgx-station-desktop-ai-UperComputers-for-The-DeDeveler-Masses/
[5] https://www.techpowerup.com/334300/nvidia-Announces-dgx-spark-and-dgx-Station-Personal-Ai-Computers
[6] https://en.wikipedia.org/wiki/nvidia_dgx
[7] https://www.constellationr.com/blog-news/insights/nvidia-laiunches-dgx-spark-dgx-station-personal-Ai-a-ai-uperComputers
[8] https://www.e4company.com/wp-content/uploads/nvidia_dgx-station_datasheet_e4_w.pdf
[9] https://www.reddit.com/r/hardware/comments/1jej1uk/nvidia_announces_dgx_spark_and_dgx_station/