La larghezza di banda della memoria della stazione Nvidia DGX influisce significativamente sui suoi prezzi rispetto ad altri sistemi, in particolare quando si considera le sue capacità ad alte prestazioni e il mercato target. La stazione DGX è progettata per la ricerca e lo sviluppo di AI a livello aziendale, con componenti avanzati come la NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip, che include una GPU Ultra Blackwell e una CPU Grace ad alte prestazioni collegata tramite NVLINK-C2C. Questa architettura supporta un massiccio 784 GB di spazio di memoria coerente, consentendo il trasferimento di dati ad alta velocità essenziale per la formazione di intelligenza artificiale e i carichi di lavoro di inferenza su larga scala [7].
La larghezza di banda della memoria della stazione DGX è notevolmente superiore a quella della scintilla DGX, che offre 273 GB/s [1]. La stazione DGX, con il suo supporto fino a 288 GB di memoria HBM3E, può ottenere larghezza di banda di memoria significativamente più elevate, potenzialmente superiori a 396 GB/s quando si combinano HBM3E e LPDDR5X [4]. Questa elevata larghezza di banda è fondamentale per la gestione in modo efficiente di modelli di AI complessi e set di dati di grandi dimensioni.
Date le sue specifiche avanzate e il focus aziendale, la stazione DGX dovrebbe avere un prezzo molto più alto dei sistemi di livello consumer o persino di livello professionale come DGX Spark. Le stime suggeriscono che la stazione DGX potrebbe costare tra $ 40.000 e $ 60.000 o anche di più, a seconda della configurazione [8]. Questo prezzo riflette la capacità del sistema di offrire prestazioni a livello di centro dati su un desktop, rendendolo ideale per i laboratori di ricerca AI e progetti di sviluppo dell'intelligenza artificiale su larga scala [5] [8].
In confronto, la DGX Spark, che è più conveniente e mirata negli sviluppatori e progetti di intelligenza artificiale su scala più piccola, inizia a circa $ 2.999 per alcune configurazioni, con una versione a marchio NVIDIA al prezzo di $ 3.999 [2] [5]. La significativa differenza di prezzo tra la stazione DGX e DGX Spark è in gran parte dovuta alla larghezza di banda della memoria superiore della stazione e alle capacità complessive di prestazioni, che sono essenziali per richiedere carichi di lavoro di intelligenza artificiale.
Nel complesso, l'elevata larghezza di banda della memoria della stazione DGX contribuisce ai suoi prezzi premium consentendole di gestire in modo efficiente compiti di AI complessi, rendendolo uno strumento prezioso per le organizzazioni che richiedono capacità di elaborazione di intelligenza artificiale ad alte prestazioni.
Citazioni:
[1] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jedy17/nvidia_digits_specs_released_and_renamed_to_dgx/
[2] https://www.maginative.com/article/nvidia-unveils-dgx-spark-and-dgx-station-desktop-ai-supercomputers-for-the-developer-masses/
[3] https://images.nvidia.com/content/newsletters/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-announces-spark-and-dgx-station-personal-ai-computer.334300/
[8] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jedolw/nvidia_dgx_station_and_digits_officialy_branded/
[9] https://xenon.com.au/product/nvidia-dgx-station/