تحقق محطة NVIDIA DGX عرض النطاق الترددي المثير للإعجاب من خلال العديد من التقنيات الرئيسية:
1. ذاكرة HBM3E: تستخدم محطة DGX ما يصل إلى 288 جيجابايت من الذاكرة عالية النطاق الترددي 3E (HBM3E) ، وهو نوع من الذاكرة المكدسة المعروفة بعرض النطاق الترددي العالي والكمون المنخفض. تعتبر تقنية الذاكرة هذه أمرًا بالغ الأهمية لتقديم عرض النطاق الترددي للذاكرة العالي للنظام ، حيث يصل إلى 8 تيرابايت/ثانية [1] [7] [8].
2. ذاكرة LPDDR5x: بالإضافة إلى HBM3E ، تدعم محطة DGX ما يصل إلى 496 جيجابايت من ذاكرة LPDDR5x ، وهو نوع من DRAM منخفض الطاقة المصمم للتطبيقات عالية النطاق. تساهم هذه الذاكرة في مساحة الذاكرة المتماسكة الشاملة للنظام البالغة 784 جيجابايت وتوفر عرض النطاق الترددي 396 جيجابايت/ثانية [1] [8].
3. NVLINK-C2C interconnect: تستخدم محطة DGX تقنية ربط NVLINK-C2C ، والتي تتيح نموذج ذاكرة متماسك بين وحدة المعالجة المركزية و GPU. تعزز هذه التكنولوجيا عرض النطاق الترددي للذاكرة بشكل كبير من خلال السماح بنقل البيانات السلس بين وحدة المعالجة المركزية و GPU ، وحل واحدة من الاختناقات الرئيسية في أعباء عمل تطوير الذكاء الاصطناعي [2] [4].
4. Grace CPU و Blackwell Ultra GPU: يتم تشغيل النظام بواسطة وحدة المعالجة المركزية Grace و GPU Blackwell Ultra ، وكلاهما مصمم لتحسين أداء الذكاء الاصطناعي. يضمن الجمع بين هذه المكونات مع اتصال NVLink-C2C اتصال البيانات ومعالجتها الفعالة ، مما يساهم بشكل أكبر في عرض النطاق الترددي للذاكرة العالي للنظام [1] [2].
تتيح هذه التقنيات بشكل جماعي محطة DGX من توفير عرض ترددي كبير للذاكرة ، مما يجعلها مناسبة للمطالبة بمهام التدريب والاستدلال على منظمة العفو الدولية التي كانت تتطلب موارد مركز البيانات سابقًا.
الاستشهادات:
[1]
[2] https://www.stocktitan.net/news/nvda/nvidia-announces-dgx-spark-dgx-tation-personal-ai-vg4pfhn7jedk.html
[3] https://images.nvidia.com/content/newsletters/email/pdf/dgx-station-wp.pdf
[4] https://investor.nvidia.com/news/press-release-details/2025/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-tation-ai-computers/default.aspx
[5] https://www.youtube.com/watch؟v=KRBH0VON-2A
[6] https://www.skyblue.de/uploads/datashets/nvidia_twp_dgx_a100_system_architecture.pdf
[7]
[8]
[9] https://www.robusthpc.com/wp-content/uploads/2021/11/nvidia-dgx-station-a100-system-architecture-white-paper_publish.pdf