Die NVIDIA DGX Spark und die DGX -Station sind beide für die AI -Computing ausgelegt, unterscheiden sich jedoch in ihren CPU- und GPU -Spezifikationen erheblich, was ihre unterschiedlichen Zwecke und Fähigkeiten widerspiegelt.
DGX Spark
- CPU: Der DGX Spark zeigt den Nvidia GB10 Grace Blackwell Superchip, der 20 Armkerne enthält. Dieses Setup ist für einen Desktop -Formfaktor optimiert und für eine effiziente Verarbeitung für KI -Workloads [2] [6] konzipiert.- GPU: Der GB10-Superchip enthält eine mächtige Nvidia Blackwell-GPU mit Tensor-Kernen der fünften Generation und der FP4-Unterstützung. Diese Konfiguration liefert bis zu 1.000 Billionen Vorgänge pro Sekunde, wodurch sie für Feinabstimmungs- und Inferenzaufgaben mit fortschrittlichen KI-Modellen geeignet ist [1] [3].
- Speicher: Der DGX -Spark wird mit 128 GB einheitlichem LPDDR5X -Speicher ausgestattet, was für viele AI -Entwicklungsaufgaben ausreicht, jedoch weniger als das, was die DGX -Station bietet [2].
DGX Station
- CPU: Die DGX-Station ist mit einer Hochleistungs-Nvidia-Grace-CPU mit 72 CPU-Kernen ausgestattet. Dieses Setup ist deutlich leistungsfähiger als der DGX -Spark und richtet sich an anspruchsvollere KI -Workloads [2] [11].- GPU: Die DGX -Station verwendet den NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip, der eine Nvidia Blackwell Ultra GPU enthält. Diese GPU verfügt über die Tensor Cores und FP4-Präzision der neuesten Generation und bietet eine überlegene Leistung für das großflächige KI-Modelltraining und die Inferenz [1] [5].
- Speicher: Die DGX -Station bietet einen massiven 784 GB kohärenten Speicherplatz, der viel größer ist als das Gedächtnis des DGX Spark. Diese umfangreiche Speicherkapazität ist entscheidend für den Umgang mit komplexen KI -Aufgaben, die eine signifikante Datenverarbeitung erfordern [1] [5].
Zusammenfassend ist der DGX -Spark für unmittelbarere und zugängliche AI -Computerbedürfnisse ausgelegt, während die DGX -Station auf anspruchsvollere KI -Workloads zugeschnitten ist und eine deutlich leistungsstärkere CPU- und GPU -Funktionen sowie eine viel größere Speicherkapazität bietet.
Zitate:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers
[2] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-station-a-new-specialized-desktop-line-for-ai-work
[3] https://bgr.com/tech/nvidia-just-announced-two-new-personal-ai-supercomputers/
[4] https://mcomputers.cz/en/products-and-services/nvidia/dgx-systems/nvidia-dgx-station-a100/
[5] https://opentools.ai/news/nvidia-unleashes-the-future-personal-ai-supercomputers
[6] https://arstechnica.com/ai/2025/03/nvidia-announces-dgx-desktop-personal-ai-supercomputers/
[7] https://xenon.com.au/product/nvidia-dgx-station/
[8] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-station/
[9] https://www.techpowerup.com/334300/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers
[10] https://www.nvidia.com/content/dam/en-zz/solutions/data-center/dgx-station/dgx-station-print-explorer-datasheet-letter-letter-final-web.pdf
[11] https://www.notebookcheck.net/nvidia-unveils-dgx-station-desktop-ai-supercomputer-with-72-core-cpu--backwell-ultra-gpu.981669.0.html
[12] https://www.youtube.com/watch?v=krbh0von-2a