NVIDIA DGX Spark ja DGX jaam on mõlemad mõeldud AI -arvutamiseks, kuid mälu ribalaiuse ja üldise arhitektuuri osas erinevad need märkimisväärselt.
DGX Spark on mäluribalaius 273 GB/s, mis on muljetavaldav oma kompaktse vormiteguri poolest ja mille eesmärk on AI töökoormuse tõhusaks toetamiseks. See kasutab Nvidia GB10 Grace Blackwell Superchipit, mis sisaldab viienda põlvkonna tensor-südamikke ja FP4 tuge, suurendades selle jõudlust AI-ülesannete jaoks. DGX-säde on varustatud 128 GB Unified LPDDR5X mäluga ja toetab kiirete ühenduvuse jaoks täiustatud võrkude loomise võimalusi nagu Connectx-7 [1] [3] [7].
Seevastu DGX jaam pakub palju kõrgema mälu ribalaiuse võimalusi, ehkki uusim mudeli konkreetsed arvud ei ole esitatud allikates üksikasjalikud. Siiski märgitakse, et DGX-jaam kasutab suure ribalaiusega mälu (HBM3E) ja suudab toetada kuni 288 GB HBM3E ja 496 GB LPDDR5X, saavutades potentsiaalselt mälu ribalaiused oluliselt kõrgemad kui DGX-i SPARK kasutamisel nvlink-C2C intervent Technology kasutamisel [4]. DGX-jaam on ehitatud koos NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop SuperChip-ga, millel on massiivne 784 GB sidusat mäluruumi, mis on loodud suuremahulise AI-treeningu kiirendamiseks ja töökoormuste vähendamiseks [5].
Üldiselt, kuigi DGX Spark pakub kompaktset ja tõhusat lahendust AI arendamiseks, mille mälu ribalaius on 273 GB/s, on DGX -jaam mõeldud nõudlikumate AI -ülesannete jaoks, pakkudes paremat jõudlust ja suuremat mälu ribalaiust võimalusi selle täiustatud arhitektuuri ja suurema mälumahu tõttu.
Tsitaadid:
]
]
]
[4] https://www.youtube.com/watch?v=krbh0von-2a
]
]
[7] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-park/
[8] https://xenon.com.au/product/nvidia-dgx-dation/
[9] https://images.nvidia.com/content/newslets/email/pdf/dgx-mant