Nvidia DGX Spark 및 DGX 스테이션은 모두 AI 컴퓨팅을 위해 설계되었지만 메모리 대역폭 및 전체 아키텍처 측면에서 크게 다릅니다.
DGX Spark는 273GB/s의 메모리 대역폭을 특징으로하며, 이는 컴팩트 한 폼 팩터에 인상적이며 AI 워크로드를 효율적으로 지원하도록 설계되었습니다. NVIDIA GB10 GRACE BLACKWELL SUPERCHIP를 사용하여 5 세대 텐서 코어 및 FP4 지원을 포함하여 AI 작업의 성능을 향상시킵니다. DGX Spark에는 128GB의 통합 LPDDR5X 메모리가 장착되어 있으며 고속 연결을 위해 ConnectX-7과 같은 고급 네트워킹 기능을 지원합니다 [1] [3] [7].
대조적으로, DGX 스테이션은 훨씬 높은 메모리 대역폭 기능을 제공하지만 최신 모델의 특정 그림은 제공된 소스에 자세히 설명되어 있지 않습니다. 그러나 DGX 스테이션은 고 대역폭 메모리 (HBM3E)를 사용하고 최대 288GB의 HBM3E 및 496GB의 LPDDR5X를 지원할 수 있으며, 특히 NVLink-C2C 횡단 기술의 사용을 고려할 때 DGX 스파크보다 상당히 높은 메모리 대역폭을 달성 할 수 있습니다 [4]. DGX 스테이션은 Nvidia GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip과 함께 제작되었으며, 대규모 AI 교육 및 추론 워크로드를 가속화하도록 설계된 784GB의 일관된 메모리 공간을 특징으로합니다 [5].
전반적으로 DGX Spark는 273GB/s의 메모리 대역폭으로 AI 개발을위한 작고 효율적인 솔루션을 제공하지만 DGX 스테이션은보다 까다로운 AI 작업을 위해 설계되어 고급 아키텍처 및 더 큰 메모리 용량으로 인해 우수한 성능과 높은 메모리 대역폭 기능을 제공합니다.
인용 :
[1] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-station-a-new-pecialized-desktop-line-for-ai-work
[2] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jedy17/nvidia_digits_specs_released_and_renamed_to_dgx/
[3] https://www.ainvest.com/news/nvidia-unveils-dgx-spark-dgx-station-revolutizingpersonal-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-ersonal-ai-computers.334300/
[6] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jef1dd/dgx_spark_previly_digits_has_273gbs_memory/
[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