Az NVIDIA DGX Spark és a DGX állomást egyaránt személyes AI szuperszámítógépekként tervezték, ám ezek különféle igények kielégítésére szolgálnak, és különálló képességeket kínálnak. Itt vannak a fő különbségek közöttük:
Méret és forma tényező
- DGX Spark: Ez a világ legkisebb AI szuperszámítógépe, amelyet úgy terveztek, hogy illeszkedjen egy kompakt forma tényezőhöz. Ez nagyon hordozhatóvá és alkalmassá teszi a kutatók, a hallgatók és a fejlesztők számára, akiknek nagy térben erőteljes AI -képességekre van szükségük [1] [2].- DGX állomás: Ez egy tradicionálisabb asztali munkaállomás, amely az adatközponti szintű teljesítményt kínálja egy nagyobb forma tényezővel. Ez a kialakítás lehetővé teszi az erősebb alkatrészeket és a jobb hűtést, így alkalmas az AI munkaterhelés igénylésére [1] [4].
feldolgozási teljesítmény és memória
- DGX Spark: A NVIDIA GB10 GRACE Blackwell Superchip tartalmazza, amely magában foglalja a Blackwell GPU-t, ötödik generációs tenzormaggal és FP4 támogatással. Ez akár 1000 trillió műveletet eredményez másodpercenként (teteje) az AI számításból. A rendszer 128 GB -os egységes LPDDR5X memóriával rendelkezik [1] [2].- DGX állomás: Az NVIDIA GB300 GRACE Blackwell Ultra Desktop Superchip táplálja, amelyben a Blackwell Ultra GPU -val rendelkezik, a legújabb tenzor magokkal és az FP4 pontossággal. Büszkélkedhet egy hatalmas 784 GB-os koherens memóriaterülettel, amely lényegesen több, mint a DGX Spark, így ideális a nagyszabású AI edzéshez és a következtetések munkaterheléséhez [1] [5].
Hálózati és csatlakoztathatóság
- DGX Spark: Támogatja a ConnectX-7 hálózatépítést, lehetővé téve a felhasználók számára, hogy több szikrát csatlakozzanak a nagy AI modellek együttműködési munkájához [2].- DGX állomás: Az NVIDIA ConnectX-8 Supernic, amely akár 800 GB/s-ig támogatja a hálózati sebességet. Ez lehetővé teszi a gyors csatlakozást több DGX állomás között a nagyszabású AI munkaterhelésekhez és a hatékony adatátvitelhez [1] [5].
energiafogyasztás és operációs rendszer
- DGX Spark: Viszonylag alacsony energiafogyasztással működik, ami energiatakarékos. A rendszer az NVIDIA Custom DGX OS -n, az Ubuntu Linux verzióján fut [2] [4].- DGX állomás: Noha az új DGX állomás modellek speciális energiafogyasztási részleteit nem nyújtják be, a DGX állomás korábbi verzióit úgy tervezték, hogy vízhűtéssel és csendesen működjenek, ami arra utal, hogy a teljesítményre összpontosít az energiahatékonyságra. Általában az Ubuntu Desktop Linux OS -en működik [3] [6].
Elérhetőség és célközönség
- DGX Spark: A DGX Spark fenntartásai nyitva vannak, a kutatók, a hallgatók és a fejlesztők számára, akiknek kompakt AI számítástechnikai megoldásokra van szükségük [1] [7].- DGX állomás: Várhatóan ebben az évben később elérhető a fő gyártóktól, mint például az ASUS, a BOXX, a DELL, a HP, a Lambda és a Supermicro. Célja az asztalon nagy teljesítményű AI képességeket igénylő szakemberek és szervezetek számára [1] [7].
Összefoglalva: a DGX Spark ideális azok számára, akik hordozható, nagy teljesítményű AI számítástechnikát igényelnek, míg a DGX állomást igényesebb AI munkaterhelésekhez tervezték, amelyek kiterjedt memória- és hálózati képességeket igényelnek.
Idézetek:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-anunces-dgx-park-and-dgx-station-personal-ai-computers
[2] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-station-a-new-specialized-desktop-for-ai-work
[3] https://www.nvidia.com/content/dam/en-zz/solutions/data-center/dgx-station/dgx-station-print-explorer-datasheet-fletter-dinal-web.pdf
[4] https://www.maginative.com/article/nvidia-utveils-dgx-park-and-dgx-station-desktop-ai-supercomputers-for-the-developer-mass/
[5] https://www.techpowerup.com/334300/nvidia-nnoundes-dgx-park-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-supercomputer
[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/