DGX Spark의 Nvidia Blackwell GPU와 DGX 스테이션의 Nvidia Blackwell Ultra GPU는 NVIDIA의 Grace Blackwell Architecture의 일부이며 고성능 AI 컴퓨팅을 위해 설계되었습니다. 그러나 그들은 다른 요구를 충족시키고 독특한 성능 기능을 제공합니다.
nvidia blackwell gpu dgx spark
DGX Spark는 GB10 Grace Blackwell Superchip에 의해 구동되며, 여기에는 5 세대 텐서 코어가 장착 된 Blackwell GPU 및 FP4 지원이 포함됩니다. 이 설정은 AI Compute 성능의 초당 최대 1 조 1 조의 작업 (Tops)을 제공하여 NVIDIA COSMOS INORE WORLON FOUNDAY 모델 [2] [3]와 같은 고급 AI 모델을 사용하여 미세 조정 및 추론 작업에 적합합니다. 이 시스템은 128GB의 통합 시스템 메모리 (LPDDR5X)와 273GB/s의 메모리 대역폭을 특징으로합니다 [5] [10]. DGX Spark는 특히 데이터 개인 정보 및 낮은 대기 시간이 중요한 Edge Computing 시나리오에서 프로토 타입, 미세 조정 및 AI 모델을 신속하게 배포 해야하는 개발자 및 연구원을 위해 설계되었습니다 [7].
nvidia dgx 스테이션의 Blackwell Ultra GPU
대조적으로, DGX 스테이션은 Blackwell Ultra GPU를 포함하는 GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip을 사용합니다. 이 시스템은 대규모 교육 및 추론과 같은보다 까다로운 AI 워크로드를 위해 설계되었습니다. DGX 스테이션은 CPU의 LPDDR5X DRAM과 GPU의 HBM3E 메모리를 결합하여 784GB의 코 히어 런트 메모리 공간으로 메모리 용량이 크게 증가합니다 [1] [8]. DGX 스테이션의 Blackwell Ultra GPU는 표준 Blackwell GPU에 비해 뛰어난 성능을 제공하며 데이터 센터 수준 성능에 더 잘 맞는 기능을 제공합니다. 최신 텐서 코어 및 FP4 정밀도를 지원합니다. 이는 시스템 통신 및 성능을 향상시키기 위해 NVLINK-C2C를 통해 연결된 FP4 정밀도를 지원합니다 [2] [3].
성능 비교
- 성능 컴퓨팅 : 두 시스템 모두 AI 컴퓨팅 작업에 대해 초당 최대 1 조 1 조 개의 작업을 제공하지만 DGX 스테이션의 더 큰 메모리와 고급 GPU 아키텍처는 복잡한 AI 모델 교육 및 대규모 추론에 더 적합합니다 [1] [3].
- 메모리 및 대역폭 : DGX 스테이션은 DGX Spark (128 GB)에 비해 훨씬 더 많은 메모리 (784GB)를 제공하며, 이는 대형 데이터 세트 및 복잡한 AI 모델을 처리하는 데 중요합니다. DGX 스파크의 메모리 대역폭은 273GB/s이지만 DGX 스테이션의 특정 대역폭 세부 사항은 제공되지 않지만 고급 아키텍처와 더 큰 메모리 용량으로 인해 더 높아질 것으로 예상됩니다 [1] [5].
- 대상 청중 : DGX Spark는 즉각적인 AI 모델 배포 및 실험이 필요한 개발자와 연구원을 대상으로하며, DGX 스테이션은 AI 작업을 요구하기 위해 높은 계산 능력을 요구하는 전문 사용자와 기업을 대상으로합니다 [7] [10].
요약하면, 두 GPU는 높은 AI 컴퓨팅 성능을 제공하지만 DGX 스테이션의 Blackwell Ultra GPU는 고급 아키텍처와 상당히 큰 메모리 용량으로 인해 대규모 AI 워크로드에 우수한 기능을 제공합니다.
인용 :
[1] https://www.theeregister.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-personal-ai-compupers/default.aspx
[3] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx- 스테이션 --personal-ai-compupers
[4] https://www.tomshardware.com/pc-components/nvidia-announces-blackwell-ultra-b300-1-5x-200-200-288gb-hbm3e-15-pflops--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--future-with-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-the-dgx-performance-with-blackwell-ultra/
[12] https://www.engineering.com/nvidia-unveils-dgx-personal-ai-supercomputers-s-by-grace-blackwell/