Stacja NVIDIA DGX to potężny system obliczeń AI zaprojektowany do zapewnienia wydajności na poziomie centrum danych w ciekawe. Posiada zaawansowany superchip GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop oraz znaczny 784 GB spójnej przestrzeni pamięci, co jest kluczowe dla treningu i wnioskowania modelu AI na dużą skalę. Pasmo pamięci stacji DGX nie jest wyraźnie określone w najnowszych specyfikacjach, ale wiadomo, że wykorzystuje technologie pamięci o dużej przepustowości, takie jak NVLINK-C2C do wydajnego przesyłania danych i procesora.
Dla porównania, poprzednik stacji DGX, który używał GPU TESLA V100, miał całkowitą przepustowość NVLink do 200 GB/s do komunikacji między GPU, i wykorzystał pamięć HBM2 z szczytową przepustowością 900 GB/s dla architektury Volta [9] [10]. Jednak oczekuje się, że nowsza stacja DGX z Superchip GB300 zapewni znacznie lepszą wydajność ze względu na zaawansowaną architekturę i większą pojemność pamięci.
Inne systemy obliczeniowe AI, takie jak te wykorzystujące pamięć Micron DDR5, oferują teoretyczne maksymalne pasma pamięci do 614 GB/s, co jest korzystne dla obciążeń dotyczących wnioskowania AI [2]. DGX Spark, mniejszy system obliczeń AI z NVIDIA, ma przepustowość pamięci 273 GB/s, która jest tańsza i odpowiednia dla mniejszych modeli AI [1] [4].
W przypadku aplikacji AI wysokiej klasy systemy takie jak NVIDIA H100 GPU oferują przepustowości pamięci do 3 TB/s z pamięcią HBM3, znacznie przewyższając przepustowość większości innych systemów [5]. Wydajność stacji DGX jest ustawiona między tymi skrajnościami, oferując równowagę o wysokiej pojemności pamięci i zaawansowanej technologii połączeń, dzięki czemu jest odpowiednia do wymagania obciążeń AI bez osiągnięcia ekstremalnych przepustowości rozwiązań skupionych na centrum danych, takich jak H100.
Ogólnie rzecz biorąc, przepustowość pamięci stacji DGX, choć nie określona, ma być znaczna ze względu na zaawansowaną architekturę i dużą pojemność pamięci, ustawiając ją jako potężne narzędzie do rozwoju sztucznej inteligencji, które łączy lukę między roztworami centrum danych i bardziej dostępnymi systemami stacjonarnymi.
Cytaty:
[1] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jedy17/nvidia_digits_specs_release_and_renamed_to_dgx/
[2] https://www.micron.com/content/dam/micron/global/public/documents/products/technical-marketing-brief/ddr5-ai-inference-workload-performance-ech-rief.pdf
[3] https://www.robusthpc.com/wp-content/uploads/2021/11/nvidia-dgx-station-a100-System-archite-paper_publiced.pdf
[4] https://www.youtube.com/watch?v=KRBH0VON-2A
[5] https://www.linkedin.com/pulse/martini-straw-analogy-unraveling-memory-bandwidth-tottlenecks-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-ow.com/2024/02/07/141978-ai-at-the-edge-future-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/