Die Speicherbandbreite der NVIDIA-DGX-Station wirkt sich im Vergleich zu anderen Systemen erheblich aus, insbesondere bei der Berücksichtigung seiner Hochleistungsfähigkeiten und der Zielmarkt. Die DGX-Station ist für AI-Forschung und -entwicklung auf Unternehmensebene konzipiert und bietet fortschrittliche Komponenten wie die NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip, die eine Blackwell Ultra GPU und eine hochleistungsfähige CPU-CPU über NVLINK-C2C enthält. Diese Architektur unterstützt einen massiven 784 GB kohärentes Speicherplatz, wodurch die Hochgeschwindigkeitsdatenübertragung für groß angelegte KI-Schulungen und Inferenz-Workloads unerlässlich ist [7].
Die Speicherbandbreite der DGX -Station ist besonders höher als die des DGX -Sparks, der 273 GB/s [1] bietet. Die DGX -Station mit Unterstützung von bis zu 288 GB HBM3E -Speicher kann bei der Kombination von HBM3E und LPDDR5X möglicherweise eine signifikant höhere Speicherbandbreite von mehr als 396 GB/s erreichen [4]. Diese hohe Bandbreite ist entscheidend für den Umgang mit komplexen KI -Modellen und großen Datensätzen effizient.
Angesichts der fortschrittlichen Spezifikationen und der Unternehmensfokus wird erwartet, dass die DGX-Station viel höher ist als Systeme für Verbraucher oder sogar professionelle Systeme wie den DGX-Spark. Schätzungen zufolge könnte die DGX -Station je nach Konfiguration zwischen 40.000 und 60.000 US -Dollar oder sogar mehr kosten [8]. Diese Preisgestaltung spiegelt die Fähigkeit des Systems wider, auf einem Desktop Leistung auf datenzentrale Leistung zu liefern, wodurch es ideal für KI-Forschungslabors und großflächige KI-Entwicklungsprojekte [5] [8].
Im Vergleich dazu startet der DGX Spark, der erschwinglicher und an Entwickler und kleinere KI-Projekte ausgerichtet ist, bei einigen Konfigurationen bei rund 2.999 US-Dollar mit einer Version von NVIDIA-Marke zu $ 3.999 [2] [5]. Der signifikante Preisunterschied zwischen der DGX -Station und dem DGX -Spark ist größtenteils auf die überlegene Speicherbandbreite der Station und die Gesamtleistung in der Leistung zurückzuführen, die für die anspruchsvollen KI -Arbeitsbelastung von wesentlicher Bedeutung sind.
Insgesamt trägt die hohe Speicherbandbreite der DGX-Station zu ihrer Prämienpreise bei, indem sie es effizient komplexe KI-Aufgaben ermöglichen, was es zu einem wertvollen Instrument für Unternehmen macht, die leistungsstarke KI-Computerfunktionen benötigen.
Zitate:
[1] https://www.reddit.com/r/localllama/commentments/1jedy17/nvidia_digits_specs_reletest_and_renamed_to_dgx/
[2] https://www-
[3] https://images.nvidia.com/content/newsletter/email/pdf/dgx-station-wp.pdf
[4] https://www.youtube.com/watch?v=krbh0von-2a
[5] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-station-a-new-specialized-desktop-line-for-ai-work
[6] https://docs.nvidia.com/dgx/bp-dgx/storage.html
[7] https://www.techpowerup.com/forums/threads/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers.334300/
[8] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jedolw/nvidia_dgx_station_and_digits_official_branded/
[9] https://xenon.com.au/product/nvidia-dgx-station/