حاليًا ، تعد محطة NVIDIA DGX واحدة من أقوى أنظمة الحوسبة AI المتاحة ، والتي تتميز بعرض النطاق الترددي للذاكرة إلى 8 تيرابايت في الثانية مع ذاكرة HBM3E و 396 جيجابايت/ثانية إضافية من ذاكرة LPDDR5x [1] [3]. ومع ذلك ، لا توجد أنظمة محددة قادمة أعلنت أنها تتجاوز هذا المستوى من عرض النطاق الترددي للذاكرة في نفس عامل شكل سطح المكتب.
بالنسبة لتطبيقات مركز البيانات ، يمكن لأنظمة مثل NVIDIA HTX B200 ، التي تستخدم وحدات معالجة الرسومات NVIDIA Blackwell ، أن تحقق عروض ترددية للذاكرة أعلى. يوفر HTX B200 ما يصل إلى 62 تيرابايت في الثانية من عرض النطاق الترددي للذاكرة ، مما يتجاوز بشكل كبير قدرات محطة DGX [1]. ومع ذلك ، تم تصميم هذه الأنظمة لنشرات مركز البيانات على نطاق واسع بدلاً من استخدام سطح المكتب.
محطة DGX نفسها هي نظام متطور ، يتضمن NVIDIA GB300 GRACE Blackwell Ultra Superchep ويوفر مساحة ذاكرة متماسكة 784 جيجابايت. تم تصميمه لجلب أداء على مستوى البيانات إلى أجهزة سطح المكتب لتطوير الذكاء الاصطناعي ، مما يجعله مناسبًا للغاية للمطالبة بأعباء العمل من الذكاء الاصطناعى مثل التدريب على نطاق واسع والاستدلال [5] [6]. على الرغم من عدم وجود أنظمة معلنة تتجاوز مباشرة عرض النطاق الترددي لمحطة DGX في عامل شكل مشابه ، فإن التطورات في التكنولوجيا يمكن أن تؤدي إلى أنظمة مستقبلية ذات قدرات أعلى من الأداء.
باختصار ، على الرغم من عدم وجود أنظمة محددة لسطح المكتب AI مع عرض ترددي للذاكرة أعلى من محطة DGX ، فإن حلول مركز البيانات مثل HTX B200 توفر عرض نطاق ترددي أعلى بكثير للتطبيقات واسعة النطاق.
الاستشهادات:
[1] https://www.youtube.com/watch؟v=KRBH0VON-2A
[2] https://www.dalco.ch/blog/nvidia-announce-a100-80gb-gpu/
[3] https://www.reddit.com/r/hardware/comments/1jej1uk/nvidia_announces_dgx_spark_and_dgx_station/
[4] https://images.nvidia.com/content/newsletters/email/pdf/dgx-station-wp.pdf
[5] https://www.techpowerup.com/forums/threads/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-tation-personal-ai-computers.334300/
[6] https://opentools.ai/news/nvidia-unleashes-the-future-with-personal-ai-supercomputers
[7] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-tation-a-new-desktop-line-for-ai-work
[8] https://www.fibermall.com/blog/dgx-server.htm