Minnebåndbredden til NVIDIA DGX-stasjonen påvirker prisene betydelig sammenlignet med andre systemer, spesielt når man vurderer dets høyytelsesegenskaper og målmarked. DGX-stasjonen er designet for AI-forskning og utvikling på bedriftsnivå, med avanserte komponenter som NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop SuperChip, som inkluderer en Blackwell Ultra GPU og en høy ytelse Grace CPU tilkoblet via NVLink-C2C. Denne arkitekturen støtter en massiv 784 GB med sammenhengende minneplass, noe som muliggjør høyhastighets dataoverføring viktig for storskala AI-trening og inferens arbeidsmengder [7].
Minnebåndbredden til DGX -stasjonen er spesielt høyere enn DGX -gnisten, som tilbyr 273 GB/s [1]. DGX -stasjonen, med sin støtte for opptil 288 GB av HBM3E -minne, kan oppnå betydelig høyere minnebåndbredder, og potensielt overstige 396 GB/s når du kombinerer HBM3E og LPDDR5X [4]. Denne høye båndbredden er avgjørende for å håndtere komplekse AI -modeller og store datasett effektivt.
Gitt sine avanserte spesifikasjoner og bedriftsfokus, forventes DGX-stasjonen å bli priset mye høyere enn forbrukerklasse eller til og med profesjonelle kvaliteter som DGX Spark. Anslag antyder at DGX -stasjonen kan koste mellom $ 40.000 til $ 60.000 eller enda mer, avhengig av konfigurasjonen [8]. Denne prisingen gjenspeiler systemets evne til å levere ytelse på datasenternivå på et skrivebord, noe som gjør den ideell for AI-forskningslaboratorier og storskala AI-utviklingsprosjekter [5] [8].
Til sammenligning starter DGX Spark, som er rimeligere og målrettet mot utviklere og mindre-skala AI-prosjekter, på rundt $ 2.999 for noen konfigurasjoner, med en NVIDIA-merket versjon priset til $ 3.999 [2] [5]. Den betydelige prisforskjellen mellom DGX -stasjonen og DGX Spark skyldes i stor grad stasjonens overlegne minnebåndbredde og generelle ytelsesegenskaper, som er avgjørende for å kreve AI -arbeidsmengder.
Totalt sett bidrar den høye minnebåndbredden til DGX-stasjonen til premiumprisingen ved å gjøre det mulig for å håndtere komplekse AI-oppgaver effektivt, noe som gjør det til et verdifullt verktøy for organisasjoner som krever AI-databehandlingsegenskaper med høy ytelse.
Sitasjoner:
[1] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jedy17/nvidia_digits_specs_release_and_renamed_to_dgx/
[2] https://www.maginative.com/article/nvidia-unvels-dgx-spark-and-dgx-station-desktop-ai-supercomputers-for-the-deoperholes/
[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-specialised-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_officialt_branded/
[9] https://xenon.com.au/product/nvidia-dgx-station/