NVIDIA DGX 스테이션의 메모리 대역폭은 특히 고성능 기능과 목표 시장을 고려할 때 다른 시스템에 비해 가격에 크게 영향을 미칩니다. DGX 스테이션은 엔터프라이즈 레벨 AI 연구 개발을 위해 설계되었으며, NVIDIA GB300 GRACE BLACKWELL ULTRA DEACKTOP SUPERCHIP와 같은 고급 구성 요소와 NVLINK-C2C를 통해 연결된 고성능 Grace CPU를 포함하는 고급 구성 요소를 특징으로합니다. 이 아키텍처는 대규모 AI 교육 및 추론 워크로드에 필수적인 고속 데이터 전송을 가능하게하는 대규모 784GB의 일관된 메모리 공간을 지원합니다 [7].
DGX 스테이션의 메모리 대역폭은 DGX 스파크의 메모리 대역폭보다 273GB/s를 제공합니다 [1]. 최대 288GB의 HBM3E 메모리를 지원하는 DGX 스테이션은 HBM3E와 LPDDR5X를 결합 할 때 잠재적으로 396GB/s를 초과 할 수있는 메모리 대역폭을 상당히 높은 메모리 대역폭을 달성 할 수 있습니다 [4]. 이 높은 대역폭은 복잡한 AI 모델과 대규모 데이터 세트를 효율적으로 처리하는 데 중요합니다.
고급 사양과 엔터프라이즈 포커스를 감안할 때 DGX 스테이션의 가격은 DGX Spark와 같은 소비자 등급 또는 전문가 급 시스템보다 훨씬 높을 것으로 예상됩니다. 추정에 따르면 DGX 스테이션은 구성에 따라 $ 40,000 ~ $ 60,000 이상의 비용이들 수 있다고합니다 [8]. 이 가격은 데스크탑에서 데이터 중심 수준의 성능을 제공하는 시스템의 능력을 반영하여 AI Research Labs 및 대규모 AI 개발 프로젝트에 이상적입니다 [5] [8].
이에 비해, 더 저렴하고 개발자 및 소규모 AI 프로젝트를 대상으로하는 DGX Spark는 일부 구성의 경우 약 2,999 달러부터 NVIDIA 브랜드 버전의 가격이 $ 3,999 [2] [5]로 시작됩니다. DGX 스테이션과 DGX 스파크의 상당한 가격 차이는 주로 스테이션의 우수한 메모리 대역폭과 전체 성능 기능으로 인해 AI 워크로드를 요구하는 데 필수적입니다.
전반적으로, DGX 스테이션의 높은 메모리 대역폭은 복잡한 AI 작업을 효율적으로 처리 할 수있게함으로써 프리미엄 가격에 기여하여 고성능 AI 컴퓨팅 기능이 필요한 조직에 귀중한 도구가됩니다.
인용 :
[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-pecialized-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-ersonal-ai-computers.334300/
[8] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jedolw/nvidia_dgx_station_and_digits_officially_branded/
[9] https://xenon.com.au/product/nvidia-dgx-station/