NVIDIA DGX SparkとDGXステーションはどちらもAIコンピューティング用に設計されていますが、メモリ帯域幅と全体的なアーキテクチャの点で大きく異なります。
DGX Sparkは、273 GB/sのメモリ帯域幅を備えています。これは、コンパクトなフォームファクターにとって印象的で、AIワークロードを効率的にサポートするように設計されています。 NVIDIA GB10 Grace Blackwell SuperChipを使用しています。これには、第5世代のテンソルコアとFP4サポートが含まれており、AIタスクのパフォーマンスが向上しています。 DGX Sparkには、128GBのUnified LPDDR5Xメモリが装備されており、ConnectX-7などの高速ネットワーク機能を高速接続にサポートしています[1] [3] [7]。
対照的に、DGXステーションははるかに高いメモリ帯域幅機能を提供しますが、最新のモデルの特定の数値は提供されたソースには詳しく説明されていません。ただし、DGXステーションは高帯域幅メモリ(HBM3E)を使用し、最大288 GBのHBM3Eおよび496 GBのLPDDR5Xをサポートできることに注意してください。特に、特にNVLink CPUのためにNVLINK INTERCNECTテクノロジーを使用していることを確認する場合、DGX Sparkよりも大幅に高いメモリ帯域幅を達成する可能性があります。 DGXステーションは、NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop SuperChipで構築されており、大規模なAIトレーニングと推論ワークロードを加速するように設計された784 GBのコヒーレントメモリスペースを備えています[5]。
全体として、DGX Sparkは273 GB/sのメモリ帯域幅を持つAI開発にコンパクトで効率的なソリューションを提供しますが、DGXステーションは、より厳しいAIタスク用に設計されており、高度なアーキテクチャとより大きなメモリ容量により、優れたパフォーマンスとより高いメモリ帯域幅機能を提供します。
引用：
[1] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-station-a-newspecialized-desktop-line-for-ai-work
[2] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jedy17/nvidia_digits_specs_releaded_and_renamed_to_dgx/
[3] https://www.ainvest.com/news/nvidia-unveils-dgx-spark-dgx-station-revolutionizing-sersonal-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-station-seranal-ai-computers.334300/
[6] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jef1dd/dgx_spark_previally_digits_has_273gbs_memory/
[7] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-park/
[8] https://xenon.com.au/product/nvidia-dgx-station/
[9] https://images.nvidia.com/content/newsletters/email/pdf/dgx-station-wp.pdf