NVIDIA DGX jaam on võimas AI-arvutisüsteem, mis on loodud andmekeskuse taseme jõudluse tagamiseks töölauavormifaktoris. Sellel on Advanced GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop SuperChip ja märkimisväärne 784 GB sidusat mäluruumi, mis on ülioluline suuremahulise AI mudeli treenimiseks ja järeldumiseks. DGX-jaama mälu ribalaiust ei ole uusimates spetsifikatsioonides selgesõnaliselt öeldud, kuid teadaolevalt kasutab see suure ribalaiusega mälutehnoloogiaid nagu NVLink-C2C GPU-de ja CPU-de vaheliseks tõhusaks andmeedastuseks.
Võrdluseks-DGX-jaama eelkäijal, mis kasutas Tesla V100 GPU-sid, oli NVLinki kogu ribalaius kuni 200 GB/s GPU-internatiivse suhtluse jaoks ja see kasutas HBM2 mälu, mille tipp ribalaius oli 900 GB/s Volta arhitektuuri jaoks [9] [10]. Uuem DGX -jaam, kus on GB300 SuperChip, pakub aga täiustatud arhitektuuri ja suurema mälumahu tõttu märkimisväärselt paremat jõudlust.
Muud AI arvutisüsteemid, näiteks need, mis kasutavad Micron DDR5 mälu, pakuvad teoreetilisi maksimaalse mälu ribalaiuse kuni 614 GB/s, mis on kasulik AI järelduste töökoormustele [2]. DGX Spark, NVIDIA väiksem AI arvutisüsteem, on mälu ribalaius 273 GB/s, mis on taskukohasem ja sobib väiksemate AI -mudelite jaoks [1] [4].
Tipptasemel AI-rakenduste jaoks pakuvad sellised süsteemid nagu NVIDIA H100 GPU HBM3 mäluga kuni 3 TB/s mälu ribalaiust, ületades märkimisväärselt enamiku teiste süsteemide ribalaiust [5]. DGX jaama jõudlus on paigutatud nende äärmuste vahele, pakkudes tasakaalu kõrge mälumahu ja arenenud ühenduse tehnoloogiaga, muutes selle sobivaks AI töökoormuse nõudmiseks, ilma et peataks andmekeskusele keskendunud lahenduste äärmuslikke ribalaiusi nagu H100.
Üldiselt eeldatakse, et DGX-jaama mälu ribalaius, ehkki seda ei ole selgesõnaliselt öeldud, on selle täiustatud arhitektuuri ja suure mälumahu tõttu märkimisväärne, positsioneerides selle võimsa vahendina AI arendamiseks, mis ühendab lõhe tipptasemel andmekeskuse lahenduste ja juurdepääsetavamate lauaarvutisüsteemide vahel.
Tsitaadid:
]
]
]
[4] https://www.youtube.com/watch?v=krbh0von-2a
]
]
]
]
[9] https://images.nvidia.com/content/newslets/email/pdf/dgx-mant
[10] https://xenon.com.au/product/nvidia-dgx-dation/