Zarówno NVIDIA DGX Spark i DGX Station są zaprojektowane jako osobiste superkomputery AI, ale zaspokajają różne potrzeby i oferują wyraźne możliwości. Oto główne różnice między nimi:
Rozmiar i formularz
- DGX Spark: Jest to najmniejszy na świecie superkomputer AI, zaprojektowany tak, aby pasował do kompaktowej wzoru. To sprawia, że jest wysoce przenośny i odpowiedni dla badaczy, studentów i programistów, którzy potrzebują potężnych możliwości AI w małej przestrzeni [1] [2].- Stacja DGX: Jest to bardziej tradycyjna stacja robocza stacjonarna, oferująca wydajność na poziomie centrum danych w większym obszarze. Ta konstrukcja pozwala na mocniejsze komponenty i lepsze chłodzenie, dzięki czemu jest odpowiedni do wymagania obciążeń AI [1] [4].
Moc przetwarzania i pamięć
- DGX Spark: Zawiera Nvidia GB10 Grace Blackwell Superchip, który zawiera GPU Blackwell z rdzeniami tensorowymi piątej generacji i wsparcie FP4. Dostarcza to do 1000 bilionów operacji na sekundę (szczyty) komputerów AI. System jest wyposażony w 128 GB ujednoliconej pamięci LPDDR5X [1] [2].- DGX Station: Jest zasilany przez Nvidia GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip, zawierający Blackwell Ultra GPU z najnowszymi rdzeniami tensorowymi i precyzją FP4. Ma ogromne 784 GB spójnej przestrzeni pamięci, znacznie więcej niż iskra DGX, co czyni ją idealną do treningu i obciążeń dotyczących wnioskowania na dużą skalę [1] [5].
sieci i łączność
- DGX Spark: Obsługuje sieci ConnectX-7, umożliwiając użytkownikom łączenie wielu iskier do współpracy w dużych modelach AI [2].- Stacja DGX: Zawiera NVIDIA Connectx-8 Supernic, który obsługuje prędkości sieci do 800 GB/s. Umożliwia to szybką łączność między wieloma stacji DGX dla obciążeń AI na dużą skalę i wydajnymi transferami danych [1] [5].
zużycie energii i system operacyjny
- DGX Spark: Działa przy stosunkowo niskim zużyciu energii 170 W, co czyni go energooszczędnym. System działa na niestandardowym systemie DGX NVIDIA, wersji Ubuntu Linux [2] [4].- Stacja DGX: Chociaż określone szczegóły zużycia energii dla nowych modeli stacji DGX nie są dostarczane, wcześniejsze wersje stacji DGX zostały zaprojektowane tak, aby były chłodzone wodą i działać cicho, co sugeruje skupienie się na wydajności nad wydajnością energetyczną. Zazwyczaj działa na pulpicie Ubuntu Linux OS [3] [6].
Dostępność i grupa docelowa
- DGX Spark: Rezerwacje dla DGX Spark są otwarte, ukierunkowane na badaczy, studentów i programistów, którzy potrzebują kompaktowych rozwiązań komputerowych [1] [7].- Stacja DGX: Oczekuje się, że będzie dostępna jeszcze w tym roku od głównych producentów, takich jak ASUS, Boxx, Dell, HP, Lambda i Supermicro. Jest skierowany do profesjonalistów i organizacji wymagających wysokowydajnych możliwości AI na komputerze [1] [7].
Podsumowując, iskra DGX jest idealna dla osób potrzebujących przenośnych, wysokowydajnych obliczeń AI, podczas gdy stacja DGX jest zaprojektowana do bardziej wymagających obciążeń AI wymagających obszernej pamięci i możliwości sieciowych.
Cytaty:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-anddgx-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
[4] https://www.maginative.com/article/nvidia-unveils-dgx-spark-and-dgx-station-desktop-ai-supercomputers-for-the-developer-masses/
[5] https://www.techpowerup.com/334300/nvidia-announces-dgx-spark-anddgx-station-personal-ai-computers
[6] https://en.wikipedia.org/wiki/nvidia_dgx
[7] https://www.constellationr.com/blog-news/insights/nvidia-lounches-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/