GPU NVIDIA Blackwell v DGX Spark a NVIDIA Blackwell Ultra GPU ve stanici DGX jsou součástí Grace Blackwell Architecture NVIDIA, určené pro vysoce výkonný výpočet AI. Postarají se však o různé potřeby a nabízejí zřetelné výkonnostní schopnosti.
Nvidia Blackwell GPU v DGX Spark
Spark DGX je poháněn superchipem GB10 Grace Blackwell, který zahrnuje GPU Blackwell s tenzorovými jádry páté generace a podporu FP4. Toto nastavení poskytuje až 1 000 bilionů operací za sekundu (TOPS) výpočtu výpočtu AI, což je vhodné pro jemné a inferenční úkoly s pokročilými modely AI, jako je model NVIDIA Cosmos Reason Foundation Model [2] [3]. Systém obsahuje 128 GB sjednocené systémové paměti, která je LPDDR5X, a šířku pásma paměti 273 GB/S [5] [10]. DGX Spark je určen pro vývojáře a výzkumné pracovníky, kteří potřebují prototyp, jemné doladění a rychle nasazovat modely AI, zejména ve scénářích Edge Computing, kde je soukromí dat a nízká latence zásadní [7].
Nvidia Blackwell Ultra GPU ve stanici DGX
Naproti tomu stanice DGX využívá GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip, který zahrnuje Blackwell Ultra GPU. Tento systém je navržen pro náročnější pracovní zátěž AI, jako je rozsáhlé školení a inflace. Stanice DGX nabízí významné zvýšení paměťové kapacity s 784 GB koherentního paměťového prostoru a kombinuje LPDDR5X DRAM CPU a HBM3E paměť GPU [1] [8]. Blackwell Ultra GPU ve stanici DGX poskytuje vynikající výkon ve srovnání se standardním GPU Blackwell GPU, se schopnostmi, které jsou více sladěny s výkonem na úrovni datového centra. Podporuje nejnovější tenzorové jádra a přesnost FP4, připojené prostřednictvím NVLINK-C2C pro zvýšenou komunikaci a výkonnost systému [2] [3].
Porovnání výkonu
- Výpočetní výkon: Oba systémy poskytují až 1 000 bilionů operací za sekundu pro výpočetní úkoly AI, ale větší paměť stanice DGX a pokročilejší architekturu GPU se lépe hodí pro komplexní trénink modelu AI a rozsáhlé inverencí [1] [3].
- Paměť a šířka pásma: Stanice DGX nabízí výrazně více paměti (784 GB) ve srovnání s DGX Spark (128 GB), což je zásadní pro manipulaci s velkými datovými sadami a komplexními modely AI. Šířka pásma paměti ve Sparku DGX je 273 GB/s, ale specifické detaily šířky pásma pro stanici DGX nejsou poskytovány, i když se očekává, že bude vyšší kvůli jeho pokročilejší architektuře a větší paměťové kapacitě [1] [5].
- Cílové publikum: Spark DGX je zaměřen na vývojáře a výzkumné pracovníky, kteří potřebují okamžité nasazení a experimentování modelu AI, zatímco stanice DGX se zaměřuje na profesionální uživatele a podniky vyžadující vysokou výpočetní sílu pro požadované úkoly AI [7] [10].
Stručně řečeno, zatímco oba GPU nabízejí vysoký výkon výpočtu AI, Blackwell Ultra GPU ve stanici DGX poskytuje vynikající schopnosti pro rozsáhlé pracovní zátěž AI kvůli jeho pokročilé architektuře a výrazně větší paměťové kapacitě.
Citace:
[1] https://www.theregister.com/2025/03/18/gtc_frame_nvidias_budget_blackwell/
[2] https://investor.nvidia.com/news/press-release-details/2025/nvidia-announces-park-and-Dgx-Sersonal-Aim-computers/default.aspx
[3] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-Dgx-park-and-Dgx-station-to--imputery
[4] https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/nvidia-announces-lackwell-ultra-b300-1-5x-stast-than-b200-with-288gb-hbm3e-nd-and-15-pflops-fp4
[5] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jedlum/dgx_sparks_nvidia_digits/
[6] https://www.theverge.com/news/631835/nvidia-blackwell-ultra-ai-cip-gb300
[7] https://opentools.ai/news/nvidia-unleashes-the-future-with-ersonal-ai-supercomputers
[8] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-station/
[9] https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/news/366621003/nvidia-readdiees-vera-rubin-to-replace-lackwell
[10] https://www.youtube.com/watch?v=KRBH0VON-2A
[11] https://www.bigdatawire.com/2025/03/18/nvidia-cranks-phet-the-dgx-with-lackwell-ultra/
[12] https://www.engineering.com/nvidia-UNVEILS-DGX-PERSONAL-AI-SUPERCOMPUTIESSTE