Die Nvidia Blackwell-GPU im DGX-Spark und die Nvidia Blackwell Ultra GPU in der DGX-Station sind beide Teil der Grace Blackwell-Architektur von Nvidia, die für Hochleistungs-AI-Computing entwickelt wurde. Sie richten sich jedoch auf unterschiedliche Bedürfnisse und bieten unterschiedliche Leistungsfähigkeiten.
Nvidia Blackwell GPU in DGX Spark
Der DGX-Spark wird vom GB10 Grace Blackwell Superchip angetrieben, der eine Blackwell-GPU mit Tensor-Kernen der fünften Generation und der Unterstützung von FP4 umfasst. Dieses Setup liefert bis zu 1.000 Billionen Betriebsvorgänge pro Sekunde (Tops) der KI-Berechnung, wodurch es für Feinabstimmungs- und Inferenzaufgaben mit fortschrittlichen AI-Modellen wie dem Nvidia Cosmos Reason World Foundation-Modell geeignet ist [2] [3]. Das System verfügt über 128 GB einheitlicher Systemspeicher, das LPDDR5X ist, und eine Speicherbandbreite von 273 GB/s [5] [10]. Der DGX Spark ist für Entwickler und Forscher konzipiert, die schnell KI-Modelle prototypen, feinstimmen und bereitstellen müssen, insbesondere in Edge-Computing-Szenarien, in denen Datenschutz und niedrige Latenz von entscheidender Bedeutung sind [7].
Nvidia Blackwell Ultra GPU in der DGX -Station
Im Gegensatz dazu verwendet die DGX -Station den GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip, der eine Blackwell Ultra GPU enthält. Dieses System ist für anspruchsvollere KI-Workloads wie groß angelegte Schulungen und Ausführungen ausgelegt. Die DGX -Station bietet eine signifikante Erhöhung der Speicherkapazität mit 784 GB kohärentem Speicherplatz und kombiniert den LPDDR5X -DRAM der CPU und den HBM3E -Speicher der GPU [1] [8]. Die Blackwell Ultra GPU in der DGX-Station bietet eine überlegene Leistung im Vergleich zur Standard-Blackwell-GPU mit Funktionen, die mehr mit der Leistung auf Rechenzentrumsebene ausgerichtet sind. Es unterstützt die neuesten Tensor-Kerne und FP4-Präzision, die über NVLINK-C2C für verbesserte Systemkommunikation und Leistung verbunden sind [2] [3].
Leistungsvergleich
- Berechnung der Leistung: Beide Systeme liefern bis zu 1.000 Billionen Betriebsvorgänge pro Sekunde für KI-Berechnung Aufgaben, aber der größere Gedächtnis der DGX-Station und die fortgeschrittenere GPU-Architektur für komplexes KI-Modelltraining und großräumige Ausführungen [1] [3].
- Speicher und Bandbreite: Die DGX -Station bietet im Vergleich zum DGX -Spark (128 GB) deutlich mehr Speicher (784 GB), was für die Behandlung großer Datensätze und komplexer KI -Modelle von entscheidender Bedeutung ist. Die Speicherbandbreite im DGX -Spark beträgt 273 GB/s, es werden jedoch keine spezifischen Bandbreitendetails für die DGX -Station bereitgestellt, obwohl erwartet wird, dass sie aufgrund seiner fortschrittlicheren Architektur und größerer Speicherkapazität höher ist [1] [5].
- Zielgruppe: Der DGX Spark richtet sich an Entwickler und Forscher, die eine sofortige Bereitstellung und Experimierung von KI -Modellen benötigen, während die DGX -Station professionelle Benutzer und Unternehmen abzielt, die eine hohe Berechnungsleistung für anspruchsvolle KI -Aufgaben benötigen [7] [10].
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass beide GPUs eine hohe KI-Rechenleistung anbieten, die Blackwell Ultra GPU in der DGX-Station aufgrund ihrer fortschrittlichen Architektur und der erheblich größeren Speicherkapazität für großflächige KI-Workloads überlegene Funktionen für großflächige KI-Arbeiten bietet.
Zitate:
[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-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-components/gpus/nvidia-announces-blackwell-ultra-b300-1-5x-faster- than-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-ultrai-i-chip-gb300
[7] https://opentools.ai/news/nvidia-unleashes-the-future-personal-ai-supercomputers
[8] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-station/
[9] https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/news/366621003/nvidia-readies-vera-rubin-to-replace-blackwell
[10] https://www.youtube.com/watch?v=krbh0von-2a
[11] https://www.bigdatawire.com/2025/03/18/nvidia-cranks-up-the-dgx-performance-with-blackwell-ultra/
[12] https://www.engineering.com/nvidia-unveils-dgx-personal-ai-supercomputer-by-gace-blackwell/