La GPU NVIDIA Blackwell nella scintilla DGX e la NVIDIA Blackwell Ultra GPU nella stazione DGX fanno entrambe parte dell'architettura Grace Blackwell di Nvidia, progettata per l'informatica AI ad alte prestazioni. Tuttavia, soddisfano diverse esigenze e offrono capacità di prestazione distinte.
nvidia blackwell gpu in dgx scintili
La scintilla DGX è alimentata dal Superchip GB10 Grace Blackwell, che include una GPU Blackwell con core tensori di quinta generazione e supporto FP4. Questa configurazione offre fino a 1.000 trilioni di operazioni al secondo (TOPS) di prestazioni di calcolo di AI, rendendolo adatto a compiti di messa a punto e di inferenza con modelli AI avanzati come il modello World Foundation di Nvidia Cosmos RAUST [2] [3]. Il sistema presenta 128 GB di memoria di sistema unificata, che è LPDDR5X e una larghezza di banda di memoria di 273 GB/s [5] [10]. DGX Spark è progettata per sviluppatori e ricercatori che devono prototipo, perfezionare e distribuire rapidamente i modelli di intelligenza artificiale, specialmente negli scenari di emissione di bordi in cui la privacy dei dati e la bassa latenza sono cruciali [7].
NVIDIA Blackwell Ultra GPU nella stazione DGX
Al contrario, la stazione DGX utilizza il Superchip Desktop Ultra GB300 Grace Blackwell, che include una GPU Ultra Blackwell. Questo sistema è progettato per carichi di lavoro AI più impegnativi, come la formazione su larga scala e l'inferimento. La stazione DGX offre un aumento significativo della capacità di memoria con 784 GB di spazio di memoria coerente, combinando la DRAM LPDDR5X della CPU e la memoria HBM3E della GPU [1] [8]. La GPU Ultra Blackwell nella stazione DGX offre prestazioni superiori rispetto alla GPU Blackwell standard, con capacità più allineate alle prestazioni a livello di data center. Supporta gli ultimi core tensori e la precisione FP4, collegata tramite NVLink-C2C per la comunicazione e le prestazioni del sistema avanzate [2] [3].
Confronto delle prestazioni
- Performance di calcolo: entrambi i sistemi offrono fino a 1.000 trilioni di operazioni al secondo per le attività di calcolo AI, ma la memoria più grande della stazione DGX e l'architettura GPU più avanzata lo rendono più adatto per l'addestramento del modello AI complesso e l'inferimento su larga scala [1] [3].
- Memoria e larghezza di banda: la stazione DGX offre una memoria significativamente più (784 GB) rispetto alla scintilla DGX (128 GB), che è cruciale per la gestione di set di dati di grandi dimensioni e modelli AI complessi. La larghezza di banda di memoria nella scintilla DGX è di 273 GB/s, ma non sono forniti dettagli specifici per la larghezza di banda per la stazione DGX, sebbene si prevede che sia più elevata a causa della sua architettura più avanzata e una maggiore capacità di memoria [1] [5].
- Abes target: DGX Spark è rivolto agli sviluppatori e ai ricercatori che necessitano di implementazione e sperimentazione immediate del modello di intelligenza artificiale, mentre la stazione DGX si rivolge agli utenti professionisti e alle imprese che richiedono un alto potere di calcolo per richiedere attività di intelligenza artificiale [7] [10].
In sintesi, mentre entrambe le GPU offrono alte prestazioni di calcolo AI, la Blackwell Ultra GPU nella stazione DGX offre capacità superiori per carichi di lavoro di intelligenza artificiale su larga scala grazie alla sua architettura avanzata e alla capacità di memoria significativamente maggiore.
Citazioni:
[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-announces-spark-spark-and-dgx-station-personal-ai-computer/default.aspx
[3] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-tation-personal-ai-computer
[4] https://www.tomshardware.com/pc-componts/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-chi-chip-gb300
[7] https://opentools.ai/news/nvidia-unleashes-the-future-with-personal-ai-supercomputer
[8] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-station/
[9] https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/news/366621003/nvidia-readias-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-grace-blackwell/