Les NVIDIA DGX Spark et la station DGX sont toutes deux conçues comme des superordinateurs personnels d'IA, mais ils répondent à différents besoins et offrent des capacités distinctes. Voici les principales différences entre elles:
Taille et facteur de forme
- DGX Spark: c'est le plus petit supercalculateur d'IA au monde, conçu pour s'adapter à un facteur de forme compact. Cela le rend hautement portable et adapté aux chercheurs, aux étudiants et aux développeurs qui ont besoin de capacités de l'IA puissantes dans un petit espace [1] [2].- Station DGX: Il s'agit d'un poste de travail de bureau plus traditionnel, offrant des performances au niveau du centre de données dans un facteur de forme plus large. Cette conception permet des composants plus puissants et un meilleur refroidissement, ce qui le rend adapté à la demande de charges de travail AI [1] [4].
Power et mémoire de traitement
- DGX Spark: Il présente le NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip, qui comprend un GPU Blackwell avec des noyaux de tenseur de cinquième génération et un support FP4. Cela offre jusqu'à 1 000 billions d'opérations par seconde (sommet) de calcul de l'IA. Le système est livré avec 128 Go de mémoire LPDDR5X unifiée [1] [2].- Station DGX: Il est alimenté par le NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip, avec un GPU Blackwell Ultra avec les derniers cœurs de tenseur et la précision FP4. Il possède un énorme 784 Go d'espace mémoire cohérent, nettement plus que l'étincelle du DGX, ce qui le rend idéal pour la formation de formation AI et d'inférence à grande échelle [1] [5].
Réseautage et connectivité
- DGX Spark: il prend en charge le réseautage ConnectX-7, permettant aux utilisateurs de connecter plusieurs étincelles pour des travaux collaboratifs sur de grands modèles d'IA [2].- Station DGX: il dispose du NVIDIA ConnectX-8 Supernic, qui prend en charge les vitesses de réseautage allant jusqu'à 800 Go / s. Cela permet une connectivité rapide entre plusieurs stations DGX pour les charges de travail AI à grande échelle et les transferts de données efficaces [1] [5].
Système de consommation d'énergie et d'exploitation
- DGX Spark: il fonctionne à une consommation d'énergie relativement faible de 170 W, ce qui le rend économe en énergie. Le système fonctionne sur le DGX OS personnalisé de Nvidia, une version d'Ubuntu Linux [2] [4].- Station DGX: Bien que les détails spécifiques de la consommation d'énergie des nouveaux modèles de station DGX ne soient pas fournis, les versions précédentes de la station DGX ont été conçues pour être refroidies par eau et fonctionner tranquillement, suggérant une concentration sur les performances sur l'efficacité électrique. Il s'exécute généralement sur Ubuntu Desktop Linux OS [3] [6].
Disponibilité et public cible
- DGX Spark: Les réservations pour DGX Spark sont ouvertes, ciblant les chercheurs, les étudiants et les développeurs qui ont besoin de solutions informatiques compactes sur l'IA [1] [7].- Station DGX: il devrait être disponible plus tard cette année auprès de grands fabricants comme ASUS, Boxx, Dell, HP, Lambda et Supermicro. Il s'adresse aux professionnels et aux organisations nécessitant des capacités d'IA de haute performance sur le bureau [1] [7].
En résumé, le DGX Spark est idéal pour ceux qui ont besoin de l'informatique de l'IA portable à haute performance, tandis que la station DGX est conçue pour des charges de travail AI plus exigeantes nécessitant une mémoire et des capacités de mise en réseau étendues.
Citations:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-annunces-dgx-spark-and-dgx-station-sersonal-ai-computers
[2] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-station-a-new-specialized-desktop-line-for-maywork
[3] https://www.nvidia.com/content/dam/en-zz/solutions/data-center/dgx-station/dgx-station-print-explorer-datasheet-letter-final-web.pdf
[4] https://www.maginative.com/article/nvidia-unveils-dgx-scark-and-dgx-station-desktop-ai-supercomputers-for-the-developper-masses/
[5] https://www.techpoweup.com/334300/nvidia-annouces-dgx-sker-and-dgx-station-personal-ai-Computers
[6] https://en.wikipedia.org/wiki/nvidia_dgx
[7] https://www.nstellationr.com/blog-news/insights/nvidia-lanches-dgx-king-dgx-station-personal-ai-superccomputers
[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_annouces_dgx_spark_and_dgx_station/