La stazione NVIDIA DGX Spark e DGX sono entrambi progettati come supercomputer personali di AI, ma soddisfano diverse esigenze e offrono capacità distinte. Ecco le principali differenze tra loro:
dimensioni e fattore di forma
- DGX Spark: è il supercomputer AI più piccolo del mondo, progettato per adattarsi a un fattore di forma compatto. Ciò lo rende altamente portatile e adatto a ricercatori, studenti e sviluppatori che hanno bisogno di potenti capacità di intelligenza artificiale in un piccolo spazio [1] [2].- Stazione DGX: è una workstation desktop più tradizionale, che offre prestazioni a livello di data center in un fattore di forma più ampio. Questo design consente componenti più potenti e un migliore raffreddamento, rendendolo adatto a carichi di lavoro di intelligenza artificiale [1] [4].
potenza e memoria di elaborazione
- DGX Spark: presenta Nvidia GB10 Grace Blackwell Superchip, che include una GPU Blackwell con core tensori di quinta generazione e supporto FP4. Ciò offre fino a 1.000 trilioni di operazioni al secondo (top) di AI Calcola. Il sistema viene fornito con 128 GB di memoria unificata LPDDR5X [1] [2].- Stazione DGX: è alimentato dalla Superchip desktop Ultra Blackwell GB300 NVIDIA GB300, con una GPU Ultra Blackwell con gli ultimi nuclei di tensore e la precisione FP4. Vanta un enorme 784 GB di spazio di memoria coerente, significativamente più rispetto alla scintilla DGX, rendendolo ideale per i carichi di lavoro di addestramento e inferenza su larga scala [1] [5].
networking e connettività
- DGX Spark: supporta Networking ConnectX-7, consentendo agli utenti di collegare più scintille per il lavoro collaborativo su grandi modelli di intelligenza artificiale [2].- Stazione DGX: è dotato del supernic Nvidia ConnectX-8, che supporta velocità di networking fino a 800 GB/s. Ciò consente una connettività rapida tra più stazioni DGX per carichi di lavoro AI su larga scala e trasferimenti di dati efficienti [1] [5].
consumo di energia e sistema operativo
- DGX Spark: opera con un consumo di energia relativamente basso di 170 W, rendendolo efficiente dal punto di vista energetico. Il sistema funziona sul sistema operativo DGX personalizzato di Nvidia, una versione di Ubuntu Linux [2] [4].- Station DGX: mentre non sono forniti dettagli specifici per il consumo di energia per i nuovi modelli di stazione DGX, le versioni precedenti della stazione DGX sono state progettate per essere raffreddate ad acqua e funzionare in silenzio, suggerendo un focus sulle prestazioni sull'efficienza energetica. In genere funziona su Ubuntu Desktop Linux OS [3] [6].
Disponibilità
e pubblico target
- DGX Spark: le prenotazioni per DGX Spark sono aperte, prendendo di mira ricercatori, studenti e sviluppatori che hanno bisogno di soluzioni di calcolo AI compatte [1] [7].- Stazione DGX: dovrebbe essere disponibile entro la fine dell'anno dai principali produttori come Asus, Boxx, Dell, HP, Lambda e Supermicro. È rivolto a professionisti e organizzazioni che richiedono funzionalità di intelligenza artificiale ad alte prestazioni sul desktop [1] [7].
In sintesi, DGX Spark è ideale per coloro che necessitano di un calcolo di intelligenza artificiale portatili e ad alte prestazioni, mentre la stazione DGX è progettata per carichi di lavoro di intelligenza artificiale più esigenti che richiedono ampie capacità di memoria e networking.
Citazioni:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-station-personal-ai-computer
[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
[4] https://www.maginative.com/article/nvidia-unveils-dgx-spark-and-dgx-desktop-ai-supercomputers-for-the-developer-masses/
[5] https://www.techpowerup.com/334300/nvidia-announces-nces-spark-and-dgx-station-personal-ai-computer
[6] https://en.wikipedia.org/wiki/nvidia_dgx
[7] https://www.constellationr.com/blog-news/insights/nvidia-launches-dgx-spark-dgx-station-personal-ai-supercomputer
[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/