สถานี NVIDIA DGX เป็นระบบคอมพิวเตอร์ AI ที่ทรงพลังซึ่งออกแบบมาเพื่อส่งมอบประสิทธิภาพระดับศูนย์ข้อมูลในรูปแบบฟอร์มเดสก์ท็อป มันมี GB300 GRACE Blackwell Ultra Ultra Desktop Superchip ขั้นสูงและพื้นที่หน่วยความจำที่สอดคล้องกัน 784 GB ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการฝึกอบรมแบบจำลอง AI ขนาดใหญ่และการอนุมาน แบนด์วิดท์หน่วยความจำของสถานี DGX ไม่ได้ระบุไว้อย่างชัดเจนในข้อกำหนดล่าสุด แต่เป็นที่ทราบกันดีว่าใช้เทคโนโลยีหน่วยความจำแบนด์วิดท์สูงเช่น NVLINK-C2C สำหรับการถ่ายโอนข้อมูลที่มีประสิทธิภาพระหว่าง GPU และ CPU
ในการเปรียบเทียบรุ่นก่อนของสถานี DGX ซึ่งใช้ Tesla V100 GPUs มีแบนด์วิดท์ NVLink ทั้งหมดสูงถึง 200 GB/s สำหรับการสื่อสารระหว่าง GPU และใช้หน่วยความจำ HBM2 ที่มีแบนด์วิดท์สูงสุด 900 GB/S สำหรับสถาปัตยกรรม Volta [9] [10] อย่างไรก็ตามสถานี DGX รุ่นใหม่ที่มี GB300 Superchip คาดว่าจะให้ประสิทธิภาพที่ดีขึ้นอย่างมากเนื่องจากสถาปัตยกรรมขั้นสูงและความจุหน่วยความจำที่ใหญ่ขึ้น
ระบบคอมพิวเตอร์ AI อื่น ๆ เช่นระบบที่ใช้หน่วยความจำ Micron DDR5 นำเสนอแบนด์วิดธ์หน่วยความจำสูงสุดทางทฤษฎีสูงสุดถึง 614 GB/s ซึ่งเป็นประโยชน์สำหรับการอนุมาน AI [2] DGX Spark ซึ่งเป็นระบบคอมพิวเตอร์ AI ขนาดเล็กจาก Nvidia มีแบนด์วิดท์หน่วยความจำ 273 GB/s ซึ่งมีราคาไม่แพงและเหมาะสำหรับรุ่น AI ขนาดเล็ก [1] [4]
สำหรับแอพพลิเคชั่น AI ระดับสูงระบบเช่น NVIDIA H100 GPU นำเสนอแบนด์วิดท์หน่วยความจำสูงสุด 3 TB/s ด้วยหน่วยความจำ HBM3 ซึ่งเหนือกว่าแบนด์วิดท์ของระบบอื่น ๆ ส่วนใหญ่ [5] ประสิทธิภาพของสถานี DGX อยู่ในตำแหน่งระหว่างสุดขั้วเหล่านี้นำเสนอความสมดุลของความจุหน่วยความจำสูงและเทคโนโลยีการเชื่อมต่อระหว่างกันขั้นสูงทำให้เหมาะสำหรับการเรียกร้องปริมาณงาน AI โดยไม่ต้องไปถึงแบนด์วิดท์สุดขั้วของโซลูชันที่เน้นศูนย์ข้อมูลเช่น H100
โดยรวมแล้วแบนด์วิดท์หน่วยความจำของสถานี DGX ในขณะที่ไม่ได้ระบุไว้อย่างชัดเจนคาดว่าจะมีความสำคัญเนื่องจากสถาปัตยกรรมขั้นสูงและความจุหน่วยความจำขนาดใหญ่วางตำแหน่งเป็นเครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับการพัฒนา AI ที่เชื่อมช่องว่างระหว่างโซลูชั่นศูนย์ข้อมูลระดับไฮเอนด์
การอ้างอิง:
[1] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jedy17/nvidia_digits_specs_relese_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.pdf.pdf
[3] https://www.robusthpc.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-dgx-station-personal-ai-computers.334300/
[8] https://www.iot-now.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/