Stația NVIDIA DGX Spark și DGX sunt concepute ambele ca supercomputere AI personale, dar răspund nevoilor diferite și oferă capacități distincte. Iată principalele diferențe dintre ele:
Factorul de mărime și formă
- DGX Spark: Este cel mai mic supercomputer AI din lume, conceput pentru a se încadra într -un factor de formă compactă. Acest lucru îl face extrem de portabil și potrivit pentru cercetători, studenți și dezvoltatori care au nevoie de capacități AI puternice într -un spațiu mic [1] [2].- Stație DGX: Este o stație de lucru desktop mai tradițională, care oferă performanțe la nivel de centru de date într-un factor de formă mai mare. Acest design permite componente mai puternice și o mai bună răcire, ceea ce îl face potrivit pentru a solicita sarcini de muncă AI [1] [4].
Putere de procesare și memorie
- DGX Spark: Prezintă Nvidia GB10 Grace Blackwell Superchip, care include un GPU Blackwell cu nuclee de tensiune de generație a cincea și suport FP4. Aceasta oferă până la 1.000 de trilioane de operațiuni pe secundă (topuri) de calcul AI. Sistemul vine cu 128 GB de memorie LPDDR5X unificată [1] [2].- Stație DGX: Este alimentat de Nvidia GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip, care prezintă un GPU Blackwell Ultra cu cele mai recente nuclee de tensiune și FP4 Precision. Se mândrește cu un spațiu masiv de 784 GB de memorie coerentă, semnificativ mai mult decât scânteia DGX, ceea ce îl face ideal pentru antrenamentele AI pe scară largă și sarcinile de muncă de inferență [1] [5].
Networking și Conectivitate
- DGX Spark: acceptă rețelele ConnectX-7, permițând utilizatorilor să conecteze mai multe scântei pentru lucrări de colaborare pe modele mari de AI [2].- Stație DGX: Dispune de Supernicul NVIDIA ConnectX-8, care acceptă viteze de rețea de până la 800 GB/s. Aceasta permite conectivitatea rapidă între mai multe stații DGX pentru sarcini de lucru pe scară largă AI și transferuri de date eficiente [1] [5].
Consum de energie și sistemul de operare
- DGX Spark: funcționează la un consum de energie relativ redus de 170W, ceea ce îl face eficient din punct de vedere energetic. Sistemul rulează pe sistemul de operare DGX personalizat al NVIDIA, o versiune a Ubuntu Linux [2] [4].- Stație DGX: În timp ce nu sunt furnizate detalii specifice ale consumului de energie pentru noile modele de stații DGX, versiunile anterioare ale stației DGX au fost proiectate să fie răcite cu apă și să funcționeze liniștit, ceea ce sugerează un accent pe performanța asupra eficienței energetice. De obicei rulează pe Ubuntu Desktop Linux OS [3] [6].
Disponibilitatea și publicul țintă
- DGX Spark: Rezervările pentru DGX Spark sunt deschise, direcționând cercetători, studenți și dezvoltatori care au nevoie de soluții compacte de calcul AI [1] [7].- Stația DGX: este de așteptat să fie disponibilă la sfârșitul acestui an de la producători majori precum Asus, Boxx, Dell, HP, Lambda și Supermicro. Se adresează profesioniștilor și organizațiilor care necesită capacități de AI de înaltă performanță pe desktop [1] [7].
În rezumat, DGX Spark este ideal pentru cei care au nevoie de calcule AI portabile, de înaltă performanță, în timp ce stația DGX este proiectată pentru sarcini de lucru mai solicitante AI care necesită capacități extinse de memorie și rețea.
Citări:
[1] https://nvidianeews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-station-personal-A-computers
[2] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-station-a-new-pecialized-sktop-in-for-ai-work
[3] https://www.nvidia.com/content/dam/en-zz/solutions/data-centerer/dgx-tatation/dgx-station-print-explorer-datasheet-letter-final-web.pdf
]
[5] https://www.techpowerup.com/334300/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-station-personal-A-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/