NVIDIA DGX站通过几种关键技术实现了令人印象深刻的记忆带宽：
1。HBM3E内存：DGX站使用多达288GB的高带宽内存3E(HBM3E)，这是一种以其高带宽和低延迟而闻名的堆叠存储器。该内存技术对于传递系统的高内存带宽至关重要，最大为8 tb/s [1] [7] [8]。
2。LPDDR5X内存：除HBM3E外，DGX站还支持高达496GB的LPDDR5X内存，这是一种专为高频道应用程序设计的低功率DRAM。该内存有助于系统的总体连贯内存空间784GB，并提供396 GB/s的带宽[1] [8]。
3。NVLINK-C2C互连：DGX站采用NVLink-C2C互连技术，该技术可以在CPU和GPU之间建立连贯的内存模型。该技术通过允许CPU和GPU之间的无缝数据传输来显着增强内存带宽，从而解决了AI开发工作负载中的主要瓶颈之一[2] [4]。
4。GraceCPU和Blackwell Ultra GPU：该系统由Grace CPU和Blackwell Ultra GPU提供动力，两者均旨在优化AI性能。这些组件与NVLink-C2C互连的组合确保了有效的数据通信和处理，从而进一步有助于系统的高内存带宽[1] [2]。
这些技术共同使DGX站能够提供大量的内存带宽，使其适用于要求AI培训和推断以前需要数据中心资源的任务。
引用：
[1] https://www.theregister.com/2025/03/18/gtc_frame_nvidias_budget_blackwell/
[2] https://www.stocktitan.net/news/nvda/nvidia-announces-dgx-spark-spark-and-dgx-ser-personal-ai-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-spark-and-dgx-s-n-dgx-station-personal-ai-computers/default.aspx
[5] https://www.youtube.com/watch?v=krbh0von-2a
[6] https://www.skyblue.de/uploads/datasheets/nvidia_twp_dgx_a100_systems_architecture.pdf
[7] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jee2b2/nvidia_dgx_spark_project_project_digits_digits_specs_specs_are_are_out/
[8] https://www.reddit.com/r/hardware/comments/1jej1uk/nvidia_announces_dgx_dgx_spark_and_and_dgx_station/
[9] https://www.robusthpc.com/wp-content/uploads/2021/11/nvidia-dgx-station-a100-system-system-achitection-architecture-white-white-white-paper_paper_paper_paper_paubled.pdf