NVIDIA DGX Spark och DGX -stationen är båda utformade som personliga AI -superdatorer, men de tillgodoser olika behov och erbjuder distinkta kapaciteter. Här är de viktigaste skillnaderna mellan dem:
Storlek och formfaktor
- DGX Spark: Det är världens minsta AI -superdator, utformad för att passa in i en kompakt formfaktor. Detta gör det mycket bärbart och lämpligt för forskare, studenter och utvecklare som behöver kraftfulla AI -kapacitet i ett litet utrymme [1] [2].- DGX-station: Det är en mer traditionell skrivbordsarbetsstation som erbjuder datacenternivåprestanda i en större formfaktor. Denna design möjliggör kraftfullare komponenter och bättre kylning, vilket gör den lämplig för att kräva AI -arbetsbelastningar [1] [4].
Bearbetningskraft och minne
- DGX Spark: Den har NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip, som inkluderar en Blackwell GPU med femte generationens tensorkärnor och FP4-stöd. Detta levererar upp till 1 000 biljoner verksamhet per sekund (toppar) av AI Compute. Systemet levereras med 128 GB enhetligt LPDDR5X -minne [1] [2].- DGX -station: Den drivs av NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip, med en Blackwell Ultra GPU med de senaste tensorkärnorna och FP4 -precisionen. Det har en massiv 784 GB koherent minnesutrymme, betydligt mer än DGX-gnistan, vilket gör den idealisk för storskalig AI-utbildning och inferensarbetsbelastning [1] [5].
Nätverk och anslutning
- DGX Spark: Det stöder ConnectX-7-nätverk, vilket gör att användare kan ansluta flera gnistor för samarbetsarbete på stora AI-modeller [2].- DGX-station: Den har Nvidia ConnectX-8 Supernic, som stöder nätverkshastigheter upp till 800 GB/s. Detta möjliggör snabb anslutning mellan flera DGX-stationer för storskalig AI-arbetsbelastning och effektiva dataöverföringar [1] [5].
Strömförbrukning och operativsystem
- DGX Spark: Den fungerar med en relativt låg effektförbrukning på 170W, vilket gör den energieffektiv. Systemet körs på Nvidias anpassade DGX OS, en version av Ubuntu Linux [2] [4].- DGX-station: Medan specifika information om strömförbrukning för de nya DGX-stationsmodellerna inte tillhandahålls, var tidigare versioner av DGX-stationen utformad för att vara vattenkyld och fungera tyst, vilket tyder på fokus på prestanda över effekteffektivitet. Det körs vanligtvis på Ubuntu Desktop Linux OS [3] [6].
Tillgänglighet och målgrupp
- DGX Spark: Reservationer för DGX Spark är öppna och riktar sig till forskare, studenter och utvecklare som behöver kompakta AI -datorlösningar [1] [7].- DGX -station: Det förväntas vara tillgängligt senare i år från stora tillverkare som ASUS, Boxx, Dell, HP, Lambda och Supermicro. Det riktar sig till proffs och organisationer som kräver högpresterande AI-kapacitet på skrivbordet [1] [7].
Sammanfattningsvis är DGX-gnisten idealisk för dem som behöver bärbara, högpresterande AI-datorer, medan DGX-stationen är utformad för mer krävande AI-arbetsbelastningar som kräver omfattande minne och nätverksfunktioner.
Citeringar:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers
]
]
]
[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
[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/