La estación NVIDIA DGX Spark y DGX están diseñadas para la computación de IA, pero difieren significativamente en sus especificaciones de CPU y GPU, lo que refleja sus distintos propósitos y capacidades.
DGX Spark
- CPU: el DGX Spark presenta el NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip, que incluye 20 núcleos de brazo. Esta configuración está optimizada para un factor de forma de escritorio y está diseñado para proporcionar un procesamiento eficiente para las cargas de trabajo de IA [2] [6].- GPU: el GB10 Superchip incluye una potente GPU Nvidia Blackwell con núcleos de tensor de quinta generación y soporte FP4. Esta configuración ofrece hasta 1,000 billones de operaciones por segundo, por lo que es adecuada para el ajuste y las tareas de inferencia con modelos AI avanzados [1] [3].
- Memoria: el DGX Spark viene con 128 GB de memoria LPDDR5X unificada, que es suficiente para muchas tareas de desarrollo de IA, pero menos de lo que ofrece la estación DGX [2].
Estación DGX
- CPU: la estación DGX está equipada con una CPU Nvidia Grace de alto rendimiento con 72 núcleos de CPU. Esta configuración es significativamente más poderosa que la DGX Spark, que atiende a cargas de trabajo de IA más exigentes [2] [11].- GPU: la estación DGX utiliza el NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip, que incluye una GPU Ultra Nvidia Blackwell Ultra. Esta GPU presenta los núcleos de tensor de última generación y la precisión FP4, que proporciona un rendimiento superior para el entrenamiento e inferencia de modelos de IA a gran escala [1] [5].
- Memoria: la estación DGX cuenta con un gran espacio de memoria coherente de 784 GB, que es mucho más grande que la memoria de DGX Spark. Esta extensa capacidad de memoria es crucial para manejar tareas complejas de IA que requieren un procesamiento de datos significativo [1] [5].
En resumen, el DGX Spark está diseñado para necesidades informáticas de IA más inmediatas y accesibles, mientras que la estación DGX se adapta a cargas de trabajo de IA más exigentes, ofreciendo capacidades de CPU y GPU significativamente más potentes junto con una capacidad de memoria mucho mayor.
Citas:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-nounces-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-nounced-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-with-personal-ai-superComputers
[6] https://arstechnica.com/ai/2025/03/nvidia-nounces-dgx-deesktop-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-nounces-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-final-web.pdf
[11] https://www.notebookcheck.net/nvidia-unveils-dgx-station-disktop-ai-supercomputer-with-72-core-cpu-andan-blackwell-ultra-gpu.981669.0.html
[12] https://www.youtube.com/watch?v=krbh0von-2a
