NVIDIA Blackwell GPU i DGX Spark og Nvidia Blackwell Ultra GPU i DGX-stationen er begge en del af Nvidias Grace Blackwell-arkitektur, designet til højtydende AI-computing. De imødekommer dog forskellige behov og tilbyder forskellige præstationsfunktioner.
NVIDIA Blackwell GPU i DGX Spark
DGX-gnisten drives af GB10 Grace Blackwell Superchip, der inkluderer en Blackwell GPU med femte generation af tensorkerner og FP4-support. Denne opsætning leverer op til 1.000 billioner operationer pr. Sekund (toppe) af AI Compute Performance, hvilket gør den velegnet til finjusterings- og inferensopgaver med avancerede AI-modeller som NVIDIA Cosmos Reason World Foundation Model [2] [3]. Systemet har 128 GB Unified System -hukommelse, som er LPDDR5X, og en hukommelsesbåndbredde på 273 GB/s [5] [10]. DGX-gnisten er designet til udviklere og forskere, der har brug for at prototype, finjustere og implementere AI-modeller hurtigt, især i kantcomputerscenarier, hvor databeskyttelse og lav latenstid er afgørende [7].
NVIDIA Blackwell Ultra GPU i DGX Station
I modsætning hertil bruger DGX -stationen GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip, der inkluderer en Blackwell Ultra GPU. Dette system er designet til mere krævende AI-arbejdsbelastninger, såsom storskala træning og inferencing. DGX -stationen tilbyder en betydelig stigning i hukommelseskapacitet med 784 GB sammenhængende hukommelsesrum, der kombinerer CPU's LPDDR5X DRAM og GPU's HBM3E -hukommelse [1] [8]. Blackwell Ultra GPU i DGX-stationen giver overlegen ydelse sammenlignet med standard Blackwell GPU med kapaciteter, der er mere på linje med resultaterne af datacenterniveau. Det understøtter de nyeste Tensor-kerner og FP4-præcision, der er forbundet via NVLINK-C2C til forbedret systemkommunikation og ydeevne [2] [3].
Performance -sammenligning
- Beregn ydelse: Begge systemer leverer op til 1.000 billioner operationer pr. Sekund for AI-beregningsopgaver, men DGX-stationens større hukommelse og mere avancerede GPU-arkitektur gør det bedre egnet til kompleks AI-modeltræning og storskala inferencing [1] [3].
- Hukommelse og båndbredde: DGX -stationen tilbyder signifikant mere hukommelse (784 GB) sammenlignet med DGX -gnisten (128 GB), som er afgørende for håndtering af store datasæt og komplekse AI -modeller. Hukommelsesbåndbredden i DGX -gnisten er 273 GB/s, men specifikke båndbreddeoplysninger til DGX -stationen er ikke tilvejebragt, skønt den forventes at være højere på grund af dens mere avancerede arkitektur og større hukommelseskapacitet [1] [5].
- Målgruppe: DGX Spark er rettet mod udviklere og forskere, der har brug for øjeblikkelig AI -modeludvikling og eksperimentering, mens DGX -stationen er rettet mod professionelle brugere og virksomheder, der kræver høj beregningskraft til at kræve AI -opgaver [7] [10].
Sammenfattende, mens begge GPU'er tilbyder høj AI-beregningspræstation, giver Blackwell Ultra GPU i DGX-stationen overlegne kapaciteter til storskala AI-arbejdsbelastning på grund af dens avancerede arkitektur og markant større hukommelseskapacitet.
Citater:
[1] https://www.theregister.com/2025/03/18/gtc_frame_nvidias_budget_blackwell/
)
)
)
[5] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jedlum/dgx_sparks_nvidia_digits/
[6] https://www.theverge.com/news/631835/nvidia-blackwell-ultra-i-chip-gb300
[7] https://opentools.ai/news/nvidia-unleashes-the-future-with-personal-i-supercomputers
[8] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-station/
)
[10] https://www.youtube.com/watch?v=krbh0von-2a
)
)