Trạm NVIDIA DGX là một hệ thống điện toán AI mạnh mẽ được thiết kế để cung cấp hiệu suất cấp trung tâm dữ liệu trong yếu tố hình thức máy tính để bàn. Nó có tính năng Superchip Desktop GB300 Grace Blackwell Ultra và một không gian bộ nhớ mạch lạc 784 GB đáng kể, rất quan trọng cho việc đào tạo và suy luận mô hình AI quy mô lớn. Băng thông bộ nhớ của trạm DGX không được nêu rõ ràng trong các thông số kỹ thuật mới nhất, nhưng nó được biết là sử dụng các công nghệ bộ nhớ băng thông cao như NVLINK-C2C để truyền dữ liệu hiệu quả giữa GPU và CPU.
So sánh, người tiền nhiệm của trạm DGX, sử dụng GPU Tesla V100, có toàn bộ băng thông NVLink lên tới 200 GB/s để giao tiếp giữa các GPU và nó đã sử dụng bộ nhớ HBM2 với băng thông cực đại 900 GB/s cho kiến trúc Volta [9]. Tuy nhiên, trạm DGX mới hơn với Superchip GB300 dự kiến sẽ cung cấp hiệu suất được cải thiện đáng kể do kiến trúc tiên tiến và dung lượng bộ nhớ lớn hơn.
Các hệ thống điện toán AI khác, chẳng hạn như các hệ thống sử dụng bộ nhớ Micron DDR5, cung cấp băng thông bộ nhớ tối đa lý thuyết lên tới 614 GB/s, có lợi cho khối lượng công việc suy luận AI [2]. DGX Spark, một hệ thống điện toán AI nhỏ hơn từ NVIDIA, có băng thông bộ nhớ là 273 GB/s, giá cả phải chăng hơn và phù hợp hơn cho các mô hình AI nhỏ hơn [1] [4].
Đối với các ứng dụng AI cao cấp, các hệ thống như GPU NVIDIA H100 cung cấp băng thông bộ nhớ lên tới 3 TB/s với bộ nhớ HBM3, vượt qua đáng kể băng thông của hầu hết các hệ thống khác [5]. Hiệu suất của trạm DGX được định vị giữa các thái cực này, cung cấp sự cân bằng giữa dung lượng bộ nhớ cao và công nghệ kết nối tiên tiến, làm cho nó phù hợp để yêu cầu khối lượng công việc AI mà không đạt được băng thông cực đoan của các giải pháp tập trung vào trung tâm dữ liệu như H100.
Nhìn chung, băng thông bộ nhớ của Trạm DGX, trong khi không được nêu rõ ràng, được dự kiến là đáng kể do kiến trúc tiên tiến và dung lượng bộ nhớ lớn, định vị nó là một công cụ mạnh mẽ để phát triển AI thu hẹp khoảng cách giữa các giải pháp trung tâm dữ liệu cao cấp và các hệ thống máy tính để bàn dễ tiếp cận hơn.
Trích dẫn:
.
[2] https://www.micron.com/content/dam/micron/global/public/documents/products/technical-marketing-brief/ddr5-ai-inference-workload-performance-tech-brief.pdf
[3] https://www.robusthpc.com/wp-content/uploads/201
[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
.
[8] https://www.iot-now.com/2024/02/07/141978
[9] https://images.nvidia.com/content/newsletters/email/pdf/DGX-Station-WP.pdf
[10] https://xenon.com.au/product/nvidia-dgx-station/