DGX SparkのNvidia Blackwell GPUとDGXステーションのNvidia Blackwell Ultra GPUはどちらも、高性能AIコンピューティング用に設計されたNvidiaのGrace Blackwell Architectureの一部です。ただし、さまざまなニーズに応え、明確なパフォーマンス機能を提供します。
NVIDIA BLACKWELL GPUのDGX Spark
DGX Sparkは、GB10 Grace Blackwell Superchipを搭載しています。これには、5世代のテンソルコアとFP4サポートを備えたBlackwell GPUが含まれます。このセットアップは、AI計算パフォーマンスの1秒あたり最大1,000兆回の操作(TOPS)を提供し、NVIDIA COSMOS Reason World Foundationモデルのような高度なAIモデルを使用した微調整および推論タスクに適しています[2] [3]。このシステムには、LPDDR5Xである128 GBの統合システムメモリと273 GB/s [5] [10]のメモリ帯域幅を備えています。 DGX Sparkは、特にデータプライバシーと低レイテンシが重要なエッジコンピューティングシナリオで、AIモデルを迅速にプロトタイプ、微調整、および展開する必要がある開発者と研究者向けに設計されています[7]。
NVIDIA BLACKWELL DGXステーションのUltra GPU
対照的に、DGXステーションは、Blackwell Ultra GPUを含むGB300 Grace Blackwell Ultra Desktop SuperChipを利用しています。このシステムは、大規模なトレーニングや推論など、より厳しいAIワークロード用に設計されています。 DGXステーションは、CPUのLPDDR5X DRAMとGPUのHBM3Eメモリ[1] [8]を組み合わせて、784 GBのコヒーレントメモリスペースを備えたメモリ容量の大幅な増加を提供します。 DGXステーションのBlackwell Ultra GPUは、標準のBlackwell GPUと比較して優れたパフォーマンスを提供し、データセンターレベルのパフォーマンスに沿った機能を備えています。システム通信とパフォーマンスを強化するために、NVLink-C2Cを介して接続された最新のテンソルコアとFP4精度をサポートします[2] [3]。
###パフォーマンスの比較
- パフォーマンスの計算：両方のシステムは、AI計算タスクに最大1,000兆億件の操作を提供しますが、DGXステーションのより大きなメモリとより高度なGPUアーキテクチャにより、複雑なAIモデルトレーニングと大規模な推論[1] [3]に適しています。
- メモリと帯域幅：DGXステーションは、大規模なデータセットと複雑なAIモデルの処理に重要なDGX Spark(128 GB)と比較して、大幅に多くのメモリ(784 GB)を提供します。 DGX Sparkのメモリ帯域幅は273 Gb/sですが、DGXステーションの特定の帯域幅の詳細は提供されていませんが、より高度なアーキテクチャとより大きなメモリ容量のために高くなると予想されます[1] [5]。
- ターゲットオーディエンス：DGX Sparkは、即時のAIモデルの展開と実験を必要とする開発者と研究者を対象としていますが、DGXステーションは、AIタスクを要求するために高い計算能力を必要とするプロのユーザーと企業をターゲットにしています[7] [10]。
要約すると、両方のGPUが高いAI計算パフォーマンスを提供しますが、DGXステーションのBlackwell Ultra GPUは、高度なアーキテクチャとメモリ容量が大幅に大きいため、大規模なAIワークロードに優れた機能を提供します。
引用：
[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-and-dgx-station-seranal-ai-computers/default.aspx
[3] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-Announces-dgx-spark-and-dgx-station-sersal-ai-ai-computers
[4] https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/nvidia-Announces-blackwell-ultra-b300-1-5x-than-b200-with-288888888888888888888888888888888888888888888888888888888888888888888888888888888888888888888888888888888888888888888888」
[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-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-supercomputers-by-grace-blackwell/