Pasmo pamięci stacji NVIDIA DGX znacząco wpływa na jej ceny w porównaniu z innymi systemami, szczególnie przy rozważaniu jej możliwości o wysokiej wydajności i rynku docelowego. Stacja DGX została zaprojektowana do badań i rozwoju AI na poziomie przedsiębiorstw, zawierające zaawansowane komponenty, takie jak NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip, który obejmuje Blackwell Ultra GPU i wysokowydajny procesor Grace połączony za pośrednictwem NVLink-C2c. Architektura ta obsługuje masywne 784 GB spójnej przestrzeni pamięci, umożliwiając szybkie przesyłanie danych niezbędne do treningu i obciążeń dotyczących wnioskowania na dużą skalę [7].
Pasmo pamięci stacji DGX jest znacznie wyższe niż w przypadku DGX Spark, która oferuje 273 GB/s [1]. Stacja DGX, z obsługą do 288 GB pamięci HBM3E, może osiągnąć znacznie wyższe przepustowości pamięci, potencjalnie przekraczające 396 GB/s przy łączeniu HBM3E i LPDDR5X [4]. Ta wysoka przepustowość ma kluczowe znaczenie dla wydajnego obsługi złożonych modeli AI i dużych zestawów danych.
Biorąc pod uwagę jego zaawansowane specyfikacje i skupienie przedsiębiorstwa, oczekuje się, że stacja DGX będzie wyceniona znacznie wyższa niż systemy klasy konsumenckiej, a nawet profesjonalne, takie jak DGX Spark. Szacunki sugerują, że stacja DGX może kosztować od 40 000 do 60 000 USD lub nawet więcej, w zależności od konfiguracji [8]. Ta cena odzwierciedla zdolność systemu do dostarczania wyników na poziomie centralnym na komputerze, co czyni ją idealną dla laboratoriów badawczych AI i na dużą skalę projektów rozwoju AI [5] [8].
Dla porównania, DGX Spark, która jest bardziej przystępna cenowo i ukierunkowana na programistów i mniejsze projekty AI, zaczyna się od około 2999 USD za niektóre konfiguracje, z wersją marki NVIDIA w cenie 3999 USD [2] [5]. Znacząca różnica cen między stacją DGX a DGX Spark wynika głównie z doskonałej przepustowości pamięci stacji i ogólnych możliwości wydajności, które są niezbędne do wymagania obciążeń AI.
Ogólnie rzecz biorąc, wysoka przepustowość pamięci stacji DGX przyczynia się do jej ceny premium, umożliwiając skuteczne obsługę złożonych zadań AI, co czyni go cennym narzędziem dla organizacji wymagających wysokiej jakości możliwości obliczeniowych AI.
Cytaty:
[1] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jedy17/nvidia_digits_specs_release_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-specialed-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_officially_branded/
[9] https://xenon.com.au/product/nvidia-dgx-station/