Η GPU Nvidia Blackwell στο DGX Spark και το NVIDIA Blackwell Ultra GPU στο σταθμό DGX αποτελούν μέρος της αρχιτεκτονικής Grace Blackwell της Nvidia, σχεδιασμένο για υψηλής απόδοσης AI Computing. Ωστόσο, καλύπτουν διαφορετικές ανάγκες και προσφέρουν ξεχωριστές δυνατότητες απόδοσης.
Nvidia Blackwell GPU στο DGX Spark
Το DGX Spark τροφοδοτείται από το GB10 Grace Blackwell SuperChip, το οποίο περιλαμβάνει μια GPU Blackwell με πυρήνες Tensor πέμπτης γενιάς και υποστήριξη FP4. Αυτή η ρύθμιση παρέχει έως και 1.000 τρισεκατομμύρια λειτουργίες ανά δευτερόλεπτο (κορυφές) της απόδοσης υπολογιστών AI, καθιστώντας την κατάλληλη για καθήκοντα τελειοποίησης και συμπερασμάτων με προχωρημένα μοντέλα AI όπως το μοντέλο NVIDIA COSMOS Reason World Foundation [2] [3]. Το σύστημα διαθέτει 128 GB της ενοποιημένης μνήμης του συστήματος, η οποία είναι LPDDR5X, και ένα εύρος ζώνης μνήμης των 273 GB/S [5] [10]. Το DGX Spark έχει σχεδιαστεί για προγραμματιστές και ερευνητές που χρειάζονται πρωτότυπα, τελειοποιούν και αναπτύσσουν μοντέλα AI γρήγορα, ειδικά σε σενάρια υπολογιστών άκρων όπου η ιδιωτική ζωή των δεδομένων και η χαμηλή λανθάνουσα κατάσταση είναι κρίσιμες [7].
NVIDIA Blackwell Ultra GPU σε σταθμό DGX
Αντίθετα, ο σταθμός DGX χρησιμοποιεί το GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip, το οποίο περιλαμβάνει μια GPU Blackwell Ultra. Αυτό το σύστημα έχει σχεδιαστεί για πιο απαιτητικούς φόρτους εργασίας AI, όπως η εκπαίδευση μεγάλης κλίμακας και το συμπέρασμα. Ο σταθμός DGX προσφέρει σημαντική αύξηση της χωρητικότητας μνήμης με 784 GB συνεκτικού χώρου μνήμης, συνδυάζοντας το LPDDR5X DRAM της CPU και τη μνήμη HBM3E της GPU [1] [8]. Το Blackwell Ultra GPU στον σταθμό DGX παρέχει ανώτερη απόδοση σε σύγκριση με την τυπική GPU Blackwell, με δυνατότητες που είναι πιο ευθυγραμμισμένες με την απόδοση του κεντρικού επιπέδου δεδομένων. Υποστηρίζει τους τελευταίους πυρήνες Tensor και την ακρίβεια FP4, συνδεδεμένη μέσω NVLink-C2C για βελτιωμένη επικοινωνία και απόδοση του συστήματος [2] [3].
Σύγκριση απόδοσης
- Υπολογίστε την απόδοση: Και τα δύο συστήματα παρέχουν έως και 1.000 τρισεκατομμύρια λειτουργίες ανά δευτερόλεπτο για τις εργασίες υπολογισμού του AI, αλλά η μεγαλύτερη μνήμη του σταθμού DGX και η πιο προηγμένη αρχιτεκτονική GPU καθιστούν καλύτερα κατάλληλη για σύνθετη εκπαίδευση μοντέλων AI και μεγάλο συντελεστή [1] [3].
- Μνήμη και εύρος ζώνης: Ο σταθμός DGX προσφέρει σημαντικά περισσότερη μνήμη (784 GB) σε σύγκριση με το DGX Spark (128 GB), το οποίο είναι ζωτικής σημασίας για το χειρισμό μεγάλων συνόλων δεδομένων και σύνθετων μοντέλων AI. Το εύρος ζώνης μνήμης στο DGX Spark είναι 273 GB/S, αλλά δεν παρέχονται συγκεκριμένες λεπτομέρειες για το σταθμό DGX, αν και αναμένεται να είναι υψηλότερο λόγω της πιο προηγμένης αρχιτεκτονικής και μεγαλύτερης χωρητικότητας μνήμης [1] [5].
- Ση στόχο: Το DGX Spark απευθύνεται σε προγραμματιστές και ερευνητές που χρειάζονται άμεση ανάπτυξη και πειραματισμό μοντέλου AI, ενώ ο σταθμός DGX στοχεύει στους επαγγελματίες χρήστες και τις επιχειρήσεις που απαιτούν υψηλή υπολογιστική ισχύ για να απαιτήσουν εργασίες AI [7] [10].
Συνοπτικά, ενώ και οι δύο GPU προσφέρουν υψηλές επιδόσεις υπολογισμού AI, η GPU Blackwell Ultra στο σταθμό DGX παρέχει ανώτερες δυνατότητες για μεγάλης κλίμακας φόρτου εργασίας AI λόγω της προηγμένης αρχιτεκτονικής και της σημαντικά μεγαλύτερης χωρητικότητας μνήμης.
Αναφορές:
[1] https://www.theregister.com/2025/03/18/gtc_frame_nvidias_budget_blackwell/
[2] https://investor.nvidia.com/news/press-reelease-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-cumper
[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-ultra-ai-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-replay-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-supercputers- by-grace-blackwell/