Die NVIDIA DGX Spark und die DGX -Station sind beide als persönliche KI -Supercomputer ausgelegt, aber sie bieten unterschiedliche Bedürfnisse und bieten unterschiedliche Fähigkeiten. Hier sind die Hauptunterschiede zwischen ihnen:
Größe und Formfaktor
- DGX Spark: Es ist der kleinste AI -Supercomputer der Welt, der in einen kompakten Formfaktor passt. Dies macht es sehr tragbar und geeignet für Forscher, Studenten und Entwickler, die leistungsstarke KI -Fähigkeiten in kleinem Raum benötigen [1] [2].. Dieses Design ermöglicht leistungsfähigere Komponenten und eine bessere Kühlung, wodurch es geeignet ist, KI -Workloads zu fordern [1] [4].
Verarbeitungsleistung und Speicher
. Dies liefert bis zu 1.000 Billionen Betriebsvorgänge pro Sekunde (Tops) AI -Computer. Das System wird mit 128 GB einheitlichem LPDDR5X -Speicher [1] [2] geliefert.. Es verfügt über einen massiven 784 GB kohärenten Speicherplatz, wesentlich mehr als der DGX-Spark, was es ideal für groß angelegte KI-Trainings- und Inferenz-Arbeitsbelastungen ist [1] [5].
Networking und Konnektivität
- DGX Spark: Es unterstützt Connectx-7-Netzwerke, sodass Benutzer mehrere Sparks für kollaborative Arbeiten an großen KI-Modellen anschließen können [2].. Dies ermöglicht eine schnelle Konnektivität zwischen mehreren DGX-Stationen für großflächige KI-Workloads und effiziente Datenübertragungen [1] [5].
Stromverbrauch und Betriebssystem
- DGX Spark: Es arbeitet mit einem relativ geringen Stromverbrauch von 170 W, was es energieeffizient macht. Das System läuft auf dem benutzerdefinierten DGX -Betriebssystem von NVIDIA, einer Version von Ubuntu Linux [2] [4].. Es wird normalerweise auf Ubuntu Desktop Linux OS [3] [6] ausgeführt.
Verfügbarkeit und Zielgruppe
.- DGX Station: Es wird voraussichtlich später in diesem Jahr von großen Herstellern wie Asus, Boxx, Dell, HP, Lambda und Supermicro erhältlich sein. Es richtet sich an Fachleute und Organisationen, die Hochleistungs-KI-Funktionen auf dem Desktop erfordern [1] [7].
Zusammenfassend ist der DGX-Spark ideal für diejenigen, die tragbare Hochleistungs-AI-Computing benötigen, während die DGX-Station für anspruchsvollere KI-Workloads ausgelegt ist, die umfangreiche Speicher- und Netzwerkfunktionen benötigen.
Zitate:
[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-letter-final-web.pdf
[4] https://www-
[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-launches-dgx-spark-dgx-station-personal-ai-supercomputers
[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/