كيف تقارن عرض النطاق الترددي للذاكرة من شرارة DGX بمحطة DGX

تتميز DGX Spark بعرض النطاق الترددي للذاكرة 273 جيجابايت/ثانية ، وهو أمر مثير للإعجاب لعامل الشكل المدمج الخاص به وهو مصمم لدعم أعباء عمل الذكاء الاصطناعى بكفاءة. يستخدم SuperChip Nvidia GB10 Grace Blackwell ، والذي يتضمن نوى الموترات من الجيل الخامس ودعم FP4 ، مما يعزز أدائها لمهام الذكاء الاصطناعي. تم تجهيز شرارة DGX بذاكرة LPDDR5x الموحدة 128 جيجابايت ويدعم إمكانات الشبكات المتقدمة مثل ConnectX-7 للاتصال عالي السرعة [1] [3] [7].

على النقيض من ذلك ، توفر محطة DGX إمكانيات عرض النطاق الترددي للذاكرة أعلى بكثير ، على الرغم من أن الأرقام المحددة لأحدث نموذج غير مفصلة في المصادر المقدمة. ومع ذلك ، تجدر الإشارة إلى أن محطة DGX تستخدم ذاكرة النطاق الترددي عالي النطاق (HBM3E) ويمكن أن تدعم ما يصل إلى 288 جيجابايت من HBM3E و 496 جيجابايت من LPDDR5x ، وربما تحقيق النطاق الترددي للذاكرة أعلى بكثير من CPU-GPU. تم تصميم محطة DGX مع SuperChip Nvidia GB300 Grace Blackwell Ultra Deskip ، والتي تتميز بمساحة ذاكرة متماسكة 784 جيجابايت ، والتي تم تصميمها لتسريع تدريبات العمل على نطاق واسع واستنتاج أعباء عمل [5].

بشكل عام ، في حين توفر Spark DGX حلاً مضغوطًا وفعالًا لتطوير الذكاء الاصطناعى مع عرض النطاق الترددي للذاكرة يبلغ 273 جيجابايت/ثانية ، تم تصميم محطة DGX لمهام الذكاء الاصطناعى أكثر تطلبًا ، مما يوفر أداءً فائقًا وقدرات عرض النطاق الترددي العليا بسبب بنيةها المتقدمة وسعة الذاكرة الأكبر.

الاستشهادات:
[1] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-tation-a-new-desktop-line-for-ai-work
[2]
[3] https://www.ainvest.com/news/nvidia-unveils-dgx-spark-dgx-tation-revolutionizing-personal-ai-computing-2503/
[4] https://www.youtube.com/watch؟v=KRBH0VON-2A
[5] https://www.techpowerup.com/forums/threads/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-tation-personal-ai-computers.334300/
[6]
[7] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-spark/
[8] https://xenon.com.au/product/nvidia-dgx-station/
[9] https://images.nvidia.com/content/newsletters/email/pdf/dgx-station-wp.pdf