Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon DGXステーションのメモリ帯域幅は、他のAIコンピューティングシステムとどのように比較されますか


DGXステーションのメモリ帯域幅は、他のAIコンピューティングシステムとどのように比較されますか


NVIDIA DGXステーションは、デスクトップフォームファクターでデータセンターレベルのパフォーマンスを提供するように設計された強力なAIコンピューティングシステムです。高度なGB300グレースブラックウェルウルトラデスクトップスーパーチップと、大規模なAIモデルトレーニングと推測に重要な784 GBのコヒーレントメモリスペースを備えています。 DGXステーションのメモリ帯域幅は、最新の仕様では明示的に記載されていませんが、GPUとCPU間の効率的なデータ転送のためにNVLink-C2Cなどの高帯域幅メモリテクノロジーを利用することが知られています。

それに比べて、Tesla V100 GPUを使用したDGXステーションの前身は、GPU間通信のために最大200 GB/sの総NVLink帯域幅を持ち、ボルタアーキテクチャに900 gB/sのピーク帯域幅を持つHBM2メモリを使用しました[9] [10]。ただし、GB300 SuperChipを備えた新しいDGXステーションは、高度なアーキテクチャとメモリ容量が大きいため、パフォーマンスが大幅に向上すると予想されます。

Micron DDR5メモリを使用しているものなど、他のAIコンピューティングシステムは、最大614 GB/sの理論的最大メモリ帯域幅を提供します。これは、AI推論ワークロードに有益です[2]。 NVIDIAのより小さなAIコンピューティングシステムであるDGX Sparkは、273 GB/sのメモリ帯域幅を備えており、これはより手頃なAIモデルに適しています[1] [4]。

ハイエンドAIアプリケーションの場合、NVIDIA H100 GPUのようなシステムは、HBM3メモリを備えた最大3 TB/sのメモリ帯域幅を提供し、他のほとんどのシステムの帯域幅を大幅に超えています[5]。 DGXステーションのパフォーマンスはこれらの極端な間に配置され、高いメモリ容量と高度な相互接続テクノロジーのバランスを提供し、H100のようなデータセンターに焦点を当てたソリューションの極端な帯域幅に到達することなくAIワークロードを要求するのに適しています。

全体として、DGXステーションのメモリ帯域幅は明示的に述べられていませんが、高度なアーキテクチャと大きなメモリ容量のために実質的であると予想されており、高級データセンターソリューションとアクセスしやすいデスクトップシステムの間のギャップを埋めるAI開発の強力なツールとして配置します。

引用:
[1] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jedy17/nvidia_digits_specs_releaded_and_renamed_to_dgx/
[2] https://www.micron.com/content/dam/micron/global/public/documents/products/technical-marketing-brief/ddr5-ai-inference-work-performance-tech-brief.pdf
[3] https://www.robustthpc.com/wp-content/uploads/2021/11/nvidia-dgx-station-a100-system-architecture-white-paper_published.pdf
[4] https://www.youtube.com/watch?v=krbh0von-2a
[5] https://www.linkedin.com/pulse/martini-straw-analogy-unraveling-memory-bandwidth-bottlenecks-jha-jlprc
[6] https://opentools.ai/news/nvidia-unleashes--the-future-with-personal-ai-supercomputers
[7] https://www.techpowerup.com/forums/threads/nvidia-Announces-dgx-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers.334300/
[8] https://www.iot-now.com/2024/02/07/141978-ai-the-the-edge-of-memory-and-storage-in-accelerating-intelligence/
[9] https://images.nvidia.com/content/newsletters/email/pdf/dgx-station-wp.pdf
[10] https://xenon.com.au/product/nvidia-dgx-station/