GPU NVIDIA Blackwell w DGX Spark i Nvidia Blackwell Ultra GPU na stacji DGX są częścią architektury Grace Blackwell Nvidia, zaprojektowanej do obliczeń AI o wysokiej wydajności. Jednak zaspokajają różne potrzeby i oferują wyraźne możliwości wydajności.
Nvidia Blackwell GPU w DGX Spark
Spark DGX jest zasilany przez GB10 Grace Blackwell Superchip, który obejmuje GPU Blackwell z rdzeniami tensorowymi piątej generacji i wsparcie FP4. Ta konfiguracja zapewnia do 1000 bilionów operacji na sekundę (szczyty) wydajności obliczeniowej AI, dzięki czemu jest odpowiedni do zadań i zadań dotyczących wnioskowania z zaawansowanymi modelami AI, takimi jak Nvidia Cosmos Reason Foundation Model [2] [3]. System ma 128 GB zjednoczonej pamięci systemowej, która jest LPDDR5X, oraz szerokość pasma pamięci 273 GB/s [5] [10]. DGX Spark jest przeznaczony dla programistów i badaczy, którzy muszą szybko prototypować, dostroić i wdrażać modele AI, szczególnie w scenariuszach obliczeniowych, w których kluczowe są prywatność danych i niskie opóźnienia [7].
Nvidia Blackwell Ultra GPU na stacji DGX
Natomiast stacja DGX wykorzystuje GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip, który obejmuje Ultra GPU Blackwell. System ten jest przeznaczony do bardziej wymagających obciążeń AI, takich jak szkolenie na dużą skalę i wnioskowanie. Stacja DGX oferuje znaczny wzrost pojemności pamięci z 784 GB spójnej przestrzeni pamięci, łącząc DRAM LPDDR5X i pamięć HBM3E GPU [1] [8]. Ultra GPU Blackwell na stacji DGX zapewnia doskonałą wydajność w porównaniu ze standardowym procesorem graficznym Blackwell, z możliwościami bardziej dostosowanymi do wydajności na poziomie centralnego danych. Obsługuje najnowsze rdzenie tensorowe i precyzję FP4, połączone za pomocą NVLink-C2C w celu zwiększonej komunikacji systemowej i wydajności [2] [3].
Porównanie wydajności
- Wydajność obliczeniowa: Oba systemy dostarczają do 1000 bilionów operacji na sekundę dla zadań obliczeniowych AI, ale większa pamięć stacji DGX i bardziej zaawansowana architektura GPU sprawiają, że lepiej jest do złożonego treningu modelu AI i wnioskowania na dużą skalę [1] [3].
- Pamięć i przepustowość: stacja DGX oferuje znacznie więcej pamięci (784 GB) w porównaniu z DGX Spark (128 GB), co jest kluczowe dla obsługi dużych zestawów danych i złożonych modeli AI. Przepustowość pamięci w iskrze DGX wynosi 273 GB/s, ale szczególne szczegóły przepustowości dla stacji DGX nie są dostarczane, choć oczekuje się, że będzie wyższa ze względu na bardziej zaawansowaną architekturę i większą pojemność pamięci [1] [5].
- Usunięcie docelowe: DGX Spark jest skierowana do programistów i badaczy potrzebujących natychmiastowych wdrażania i eksperymentów modelu AI, podczas gdy stacja DGX jest skierowana do profesjonalnych użytkowników i przedsiębiorstw wymagających wysokiej mocy obliczeniowej do wymagania zadań AI [7] [10].
Podsumowując, podczas gdy oba GPU oferują wysoką wydajność obliczeniową AI, Blackwell Ultra GPU na stacji DGX zapewnia doskonałe możliwości dla dużych obciążeń AI ze względu na zaawansowaną architekturę i znacznie większą pojemność pamięci.
Cytaty:
[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-and-dgx-station-personal-ai-computers/default.aspx
[3] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-anddgx-station-personal-ai-computers
[4] https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/nvidia-announces-backwell-ultra-b300-1-5x-faster-than-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.thheverge.com/news/631835/nvidia-blackwell-ultra-ai-chip-gb300
[7] https://opentools.ai/news/nvidia-unleashes-the-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-p-the-dgx-performance-with-blackwell-ultra/
[12] https://www.engineering.com/nvidia-unveils-dgx-personal-ai-supercomputers-bi-grace-blackwell/