DGX-kipinän Nvidia Blackwell GPU ja DGX-aseman Nvidia Blackwell Ultra GPU ovat molemmat osa Nvidian Grace Blackwell -arkkitehtuuria, joka on suunniteltu korkean suorituskyvyn AI-tietojenkäsittelyyn. He kuitenkin palvelevat erilaisia tarpeita ja tarjoavat selkeät suorituskykyominaisuudet.
Nvidia Blackwell GPU DGX Sparkissa
DGX-kipinällä on GB10 Grace Blackwell SuperChip, joka sisältää Blackwell GPU: n, jossa on viidennen sukupolven tensorin ytimet ja FP4-tuki. Tämä asennus tarjoaa jopa 1000 biljoonaa toimintaa sekunnissa (yläosat) AI-laskenta suorituskyvystä, mikä tekee siitä sopivan hienosäätö- ja päätelmätehtäviin edistyneillä AI-malleilla, kuten Nvidia Cosmos Reason World Foundation -malli [2] [3]. Järjestelmässä on 128 Gt yhtenäistä järjestelmämuistia, joka on LPDDR5X, ja muistin kaistanleveys 273 Gt/s [5] [10]. DGX-kipinä on suunniteltu kehittäjille ja tutkijoille, joiden on prototyyppi, hienosäätää ja ottaa käyttöön AI-malleja nopeasti, etenkin Edge Computing Skenaariosissa, joissa tietosuoja ja alhainen viivee ovat ratkaisevan tärkeitä [7].
Nvidia Blackwell Ultra GPU DGX -asemalla
Sitä vastoin DGX -asema käyttää GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop SuperChip -laitetta, joka sisältää Blackwell Ultra GPU: n. Tämä järjestelmä on suunniteltu vaativampaan AI-työmäärään, kuten laajamittaiseen koulutukseen ja päätelmiin. DGX -asema tarjoaa huomattavan kasvun muistikapasiteetissa 784 Gt koherenttia muistitilaa yhdistämällä CPU: n LPDDR5X -dram ja GPU: n HBM3E -muistin [1] [8]. DGX-aseman Blackwell Ultra GPU tarjoaa erinomaisen suorituskyvyn verrattuna tavanomaiseen Blackwell GPU: hon, ja ominaisuudet ovat linjassa paremmin datakeskuksen tason suorituskyvyn kanssa. Se tukee uusimpia tensorisydämiä ja FP4-tarkkuutta, jotka on kytketty NVLink-C2C: n kautta parannettua järjestelmäviestintää ja suorituskykyä [2] [3].
Suorituskykyvertailu
- Laske suorituskyky: Molemmat järjestelmät tuottavat jopa 1000 biljoonaa toimintaa sekunnissa AI-laskentatehtävissä, mutta DGX-aseman suurempi muisti ja edistyneempi GPU-arkkitehtuuri tekevät siitä paremmin sopivan monimutkaiseen AI-malliharjoitteluun ja suurten päätteiden päättämiseen [1] [3].
- Muisti ja kaistanleveys: DGX -asema tarjoaa huomattavasti enemmän muistia (784 Gt) verrattuna DGX -kipinään (128 Gt), mikä on ratkaisevan tärkeää suurten tietojoukkojen ja monimutkaisten AI -mallejen käsittelemiseksi. DGX -kipinän muistin kaistanleveys on 273 Gt/s, mutta DGX -aseman erityisiä kaistanleveyden yksityiskohtia ei ole tarjolla, vaikka sen odotetaan olevan korkeampi sen edistyneemmän arkkitehtuurin ja suuremman muistikapasiteetin vuoksi [1] [5].
- Kohderyhmä: DGX -kipinä on suunnattu kehittäjille ja tutkijoille, jotka tarvitsevat välitöntä AI -mallin käyttöönottoa ja kokeilua, kun taas DGX -asema kohdistuu ammatillisiin käyttäjiin ja yrityksiin, jotka vaativat korkeaa laskentavoimaa vaativien AI -tehtävien vaatimuksiin [7] [10].
Yhteenvetona voidaan todeta, että vaikka molemmat GPU: t tarjoavat korkean AI-laskennallisen suorituskyvyn, DGX-aseman Blackwell Ultra GPU tarjoaa erinomaiset ominaisuudet suuren mittakaavan AI
Viittaukset:
[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--peral-ai-computers/default.aspx
.
.
[5] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jedlum/dgx_sparks_nvidia_digits/
[6] https://www.theverge.com/news/631835/nvidia-blackwell-ultra-aai-chip-gb300
.
[8] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-station/
[9.
[10] https://www.youtube.com/watch?v=krbh0von-2a
.
[12] https://www.engineering.com/nvidia-unveils-dgx-personal-ai-supercomputers-by-grace-blackwell/