De Nvidia Blackwell GPU in de DGX Spark en de Nvidia Blackwell Ultra GPU in het DGX-station maken beide deel uit van Nvidia's Grace Blackwell-architectuur, ontworpen voor hoogwaardige AI Computing. Ze voldoen echter aan verschillende behoeften en bieden verschillende prestatiemogelijkheden.
NVIDIA Blackwell GPU in DGX Spark
De DGX Spark wordt aangedreven door de GB10 Grace Blackwell Superchip, die een Blackwell GPU omvat met Tensor-cores van de vijfde generatie en FP4-ondersteuning. Deze opstelling levert maximaal 1.000 biljoen operaties per seconde (tops) van AI-berekenprestaties, waardoor het geschikt is voor verfijning- en inferentietaken met geavanceerde AI-modellen zoals het NVIDIA Cosmos Rede World Foundation-model [2] [3]. Het systeem beschikt over 128 GB uniform systeemgeheugen, dat is LPDDR5X, en een geheugenbandbreedte van 273 GB/s [5] [10]. De DGX Spark is ontworpen voor ontwikkelaars en onderzoekers die snel moeten prototypen, verfijnen en AI-modellen moeten implementeren, vooral in Edge Computing-scenario's waarbij gegevensprivacy en lage latentie cruciaal zijn [7].
NVIDIA Blackwell Ultra GPU in DGX -station
Het DGX -station gebruikt daarentegen de GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip, die een Blackwell Ultra GPU omvat. Dit systeem is ontworpen voor meer veeleisende AI-workloads, zoals grootschalige training en inferentie. Het DGX -station biedt een aanzienlijke toename van de geheugencapaciteit met 784 GB coherente geheugenruimte, waarbij de CPU's LPDDR5X DRAM en het HBM3E -geheugen van de GPU worden gecombineerd [1] [8]. De Blackwell Ultra GPU in het DGX-station biedt superieure prestaties in vergelijking met de standaard Blackwell GPU, met mogelijkheden die meer zijn afgestemd op prestaties op datacenter-niveau. Het ondersteunt de nieuwste Tensor-kernen en FP4-precisie, verbonden via NVLink-C2C voor verbeterde systeemcommunicatie en prestaties [2] [3].
Prestatievergelijking
- Berekenprestaties: beide systemen leveren tot 1.000 biljoen bewerkingen per seconde voor AI Compute-taken, maar het grotere geheugen van het DGX-station en meer geavanceerde GPU-architectuur maken het beter geschikt voor complexe AI-modeltraining en grootschalige opleidingen [1] [3].
- Geheugen en bandbreedte: het DGX -station biedt aanzienlijk meer geheugen (784 GB) in vergelijking met de DGX -vonk (128 GB), wat cruciaal is voor het verwerken van grote datasets en complexe AI -modellen. De geheugenbandbreedte in de DGX -vonk is 273 GB/s, maar specifieke bandbreedtegegevens voor het DGX -station worden niet verstrekt, hoewel deze naar verwachting hoger zal zijn vanwege de meer geavanceerde architectuur en grotere geheugencapaciteit [1] [5].
- Doelgroep: de DGX Spark is gericht op ontwikkelaars en onderzoekers die onmiddellijk AI -modelimplementatie en experimenten nodig hebben, terwijl het DGX -station zich richt op professionele gebruikers en ondernemingen die een hoge berekeningskracht vereisen voor het eisen van AI -taken [7] [10].
Samenvattend, terwijl beide GPU's hoge AI-rekenprestaties bieden, biedt het Blackwell Ultra GPU in het DGX-station superieure mogelijkheden voor grootschalige AI-workloads vanwege de geavanceerde architectuur en aanzienlijk grotere geheugencapaciteit.
Citaten:
[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-dgx-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers/default.aspx
[3] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-Announces-dgx-spark-and-dgx-Station-Personal-Ai-Computers
[4] https://www.tomshardware.com/pc-componenten/gpus/nvidia-announces-blackwell-ultra-b300-1-5x-faster-dan-b200-with-288gb-hbm3e-and-15-pflops-dense-fp4
[5] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jedlum/dgx_sparks_nvidia_digits/
[6] https://www.theverge.com/news/631835/nvidia-blackwell-ultra-chip-gb300
[7] https://opentools.ai/news/nvidia-unleasheshe-the-future-with-personal-ai-supercomputers
[8] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-station/
[9] https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/news/366621003/nvidia-ready-vera-rubin-to-replace-blackwell
[10] https://www.youtube.com/watch?v=krbh0von-2a
[11] https://www.bigdatawire.com/2025/03/18/nvidia-cranks-the-dgx-performance-with-blackwell-ultra/
[12] https://www.engineering.com/nvidia-unveils-dgx-personal-ai-supercomputers-by-grace-blackwell/