NVIDIA DGX Spark og DGX -stasjonen er begge designet som personlige AI -superdatamaskiner, men de imøtekommer forskjellige behov og tilbyr forskjellige muligheter. Her er de viktigste forskjellene mellom dem:
Størrelse og formfaktor
- DGX Spark: Det er verdens minste AI -superdatamaskin, designet for å passe inn i en kompakt formfaktor. Dette gjør det svært bærbart og egnet for forskere, studenter og utviklere som trenger kraftige AI -evner i et lite rom [1] [2].- DGX Station: Det er en mer tradisjonell skrivebordsarbeidsstasjon, som tilbyr ytelse på datasenternivå i en større formfaktor. Denne designen gir mulighet for kraftigere komponenter og bedre kjøling, noe som gjør den egnet for å kreve AI -arbeidsmengder [1] [4].
Behandlingskraft og minne
- DGX Spark: Den har NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip, som inkluderer en Blackwell GPU med femte generasjons tensorkjerner og FP4-støtte. Dette leverer opptil 1000 billioner operasjoner per sekund (topper) AI -beregning. Systemet leveres med 128 GB enhetlig LPDDR5X -minne [1] [2].- DGX -stasjon: Den drives av NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip, med en Blackwell Ultra GPU med de nyeste tensorkjernene og FP4 -presisjonen. Det kan skilte med en massiv 784 GB med sammenhengende minneplass, betydelig mer enn DGX-gnisten, noe som gjør den ideell for storstilt AI-trening og inferens arbeidsmengde [1] [5].
Nettverk og tilkobling
- DGX Spark: Den støtter ConnectX-7 nettverk, slik at brukere kan koble flere gnister for samarbeidsarbeid på store AI-modeller [2].- DGX stasjon: Den har NVIDIA Connectx-8 Supernic, som støtter nettverkshastigheter opp til 800 GB/s. Dette muliggjør rask tilkobling mellom flere DGX-stasjoner for storskala AI-arbeidsmengder og effektive dataoverføringer [1] [5].
Strømforbruk og operativsystem
- DGX Spark: Den opererer med et relativt lavt strømforbruk på 170W, noe som gjør det energieffektivt. Systemet kjører på NVIDIAs tilpassede DGX OS, en versjon av Ubuntu Linux [2] [4].- DGX-stasjon: Mens spesifikke detaljer om strømforbruk for de nye DGX-stasjonsmodellene ikke er gitt, ble tidligere versjoner av DGX-stasjonen designet for å være vannkjølt og operere stille, noe som antydet fokus på ytelse fremfor krafteffektivitet. Det kjører vanligvis på Ubuntu Desktop Linux OS [3] [6].
Tilgjengelighet og målgruppe
- DGX Spark: Reservasjoner for DGX Spark er åpne, og er rettet mot forskere, studenter og utviklere som trenger kompakte AI -databehandlingsløsninger [1] [7].- DGX stasjon: Det forventes å være tilgjengelig senere i år fra store produsenter som Asus, Boxx, Dell, HP, Lambda og Supermicro. Det er rettet mot fagpersoner og organisasjoner som krever AI-funksjoner med høy ytelse på skrivebordet [1] [7].
Oppsummert er DGX Spark ideell for de som trenger bærbar AI-databehandling med høy ytelse, mens DGX-stasjonen er designet for mer krevende AI-arbeidsmengder som krever omfattende hukommelses- og nettverksfunksjoner.
Sitasjoner:
[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-specialised-desktop-line-for-ai-work
[3] https://www.nvidia.com/content/dam/en-zz/solutions/data-center/dgx-station/dgx-station-print-explorer-datashetetter-final-web.pdf
[4] https://www.maginative.com/article/nvidia-unvels-dgx-spark-and-dgx-station-desktop-ai-supercomputers-for-the-deoper 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-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/