NVLINK-C2C的能源效率通过增强系统通信和降低功耗，从而显着影响DGX站的整体性能。 NVLINK-C2C是NVIDIA开发的高速互连技术，它连接了DGX站GB300 GRACK BLACKWERS BLACKWERS ULTRA台式超级芯片中的CPU和GPU。这项技术提供了传统PCIE连接的带宽几倍，从而使CPU和GPU之间的数据传输更快，这对于内存密集型AI工作负载至关重要[1] [4] [8]。
###增强的带宽和性能
与PCIE相比，NVLINK-C2C的带宽可大大增加，其中一些配置可提供PCIE Gen 5的带宽七倍[8]。这种增强的带宽使DGX站能够更有效地处理大规模的AI训练和推理工作负载。通过减少在CPU和GPU之间传输数据所需的时间，NVLink-C2C加速了复杂AI模型的处理，使开发人员可以在本地使用较大的模型并减少对云资源的需求[5]。
###能源效率
NVLink-C2C技术不仅可以提高带宽，而且还提高了能源效率。与PCIE Gen 5相比，它支持将完全相干和安全的加速器与其他能源效率明显更高的IP块连接起来[7]。这意味着DGX站可以实现更高的性能，同时每次操作消耗更少的功率，从而使其对连续的AI开发任务更有效。
###对DGX电台性能的影响
NVLink-C2C提供的高带宽和能源效率的结合有助于DGX站在台式机上提供数据中心级别的性能的能力。这使研究人员和开发人员能够在当地解决雄心勃勃的AI项目，该项目以前需要数据中心资源。 NVLINK-C2C与其他高级组件(如NVIDIA Blackwell Ultra GPU和ConnectX-8超级)的集成，进一步增强了系统有效处理大型AI工作负载的能力[2] [4] [8]。
总而言之，NVLink-C2C的能源效率通过提供高速数据传输，降低功耗并启用复杂AI模型的有效处理，在增强DGX站的整体性能中起着至关重要的作用。这将DGX站定位为AI开发的强大工具，能够处理以前仅限于数据中心的任务。
引用：
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers
[2] https://jurnals.net/nvidia-unveils-dgx-spark-and-dgx-station-revolutionary-personal-ai-supercomputers-powered-by-grace-blackwell/
[3] https://www.mdpi.com/1996-1073/14/2/376
[4] https://www.techpowerup.com/334300/nvidia-announces-dgx-spark-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers
[5] https://www.stocktitan.net/news/nvda/nvidia-announces-dgx-spark-spark-and-dgx-s-station-personal-ai-ai-vg4pfhn7jedk.html
[6] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-station-a-new-pecialized-desktop-line-for-ai-work
[7] https://www.linkedin.com/pulse/nvidia-nvlink-scalibality-from-die-supercomputers-mohamed-hakam-hefny
[8] https://www.notebookcheck.net/nvidia-unveils-dgx-station-desktop-ai-supercomputer-with-72-core-core-core-cpu-cpu and-blackwell-ultra-gpu.981669.0.html
[9] https://en.wikipedia.org/wiki/nvlink