La estación NVIDIA DGX Spark y DGX están diseñadas como supercomputadoras de IA personales, pero satisfacen diferentes necesidades y ofrecen capacidades distintas. Aquí están las principales diferencias entre ellos:
Factor de tamaño y forma
- DGX Spark: es la supercomputadora de IA más pequeña del mundo, diseñada para encajar en un factor de forma compacto. Esto lo hace altamente portátil y adecuado para investigadores, estudiantes y desarrolladores que necesitan potentes capacidades de IA en un espacio pequeño [1] [2].- Estación DGX: es una estación de trabajo de escritorio más tradicional, que ofrece rendimiento a nivel de centro de datos en un factor de forma más grande. Este diseño permite componentes más potentes y un mejor enfriamiento, lo que lo hace adecuado para exigir cargas de trabajo de IA [1] [4].
Potencia de procesamiento y memoria
- DGX Spark: presenta el NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip, que incluye una GPU de Blackwell con núcleos de tensor de quinta generación y soporte FP4. Esto ofrece hasta 1,000 billones de operaciones por segundo (TOPS) de AI Compute. El sistema viene con 128 GB de memoria LPDDR5X unificada [1] [2].- Estación DGX: funciona con la superchip de escritorio Nvidia GB300 Grace Blackwell Ultra, con una GPU Blackwell Ultra con los últimos núcleos de tensor y precisión FP4. Cuenta con un enorme espacio de memoria coherente de 784 GB, significativamente más que el DGX Spark, lo que lo convierte en ideal para cargas de trabajo e inferencia de IA a gran escala [1] [5].
red y conectividad
- DGX Spark: es compatible con las redes ConnectX-7, lo que permite a los usuarios conectar múltiples chispas para el trabajo de colaboración en grandes modelos de IA [2].- Estación DGX: presenta el NVIDIA ConnectX-8 Supernic, que admite velocidades de red de hasta 800 GB/s. Esto permite una rápida conectividad entre múltiples estaciones DGX para cargas de trabajo de IA a gran escala y transferencias de datos eficientes [1] [5].
Consumo de energía y sistema operativo
- DGX Spark: opera con un consumo de energía relativamente bajo de 170W, lo que lo hace eficiente en energía. El sistema se ejecuta en el sistema operativo DGX personalizado de NVIDIA, una versión de Ubuntu Linux [2] [4].- Estación DGX: aunque no se proporcionan detalles de consumo de energía específicos para los nuevos modelos de estación DGX, las versiones anteriores de la estación DGX fueron diseñadas para refrigerarse por agua y operar en silencio, lo que sugiere un enfoque en el rendimiento sobre la eficiencia energética. Por lo general, se ejecuta en Ubuntu Desktop Linux OS [3] [6].
Disponibilidad y público objetivo
- DGX Spark: las reservas para DGX Spark son abiertas, dirigidos a investigadores, estudiantes y desarrolladores que necesitan soluciones de computación de IA compactas [1] [7].- Estación DGX: se espera que esté disponible a finales de este año de los principales fabricantes como Asus, Boxx, Dell, HP, Lambda y Supermicro. Está dirigido a profesionales y organizaciones que requieren capacidades de IA de alto rendimiento en el escritorio [1] [7].
En resumen, el DGX Spark es ideal para aquellos que necesitan computación AI portátil de alto rendimiento, mientras que la estación DGX está diseñada para cargas de trabajo de IA más exigentes que requieren una memoria extensa y capacidades de red.
Citas:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-nounces-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-final-web.pdf
[4] https://www.maginative.com/article/nvidia-unveils-dgx-spark-and-dgx-station-desktop-ai-supercomterters-for-the-developer-masses/
[5] https://www.techpowerup.com/334300/nvidia-nounces-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-park-dgx-station-personal-ai-supercomiters
[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/