A GPU Nvidia Blackwell na Spark DGX e a Nvidia Blackwell Ultra GPU na estação DGX fazem parte da arquitetura Grace Blackwell da NVIDIA, projetada para a computação de IA de alto desempenho. No entanto, eles atendem a diferentes necessidades e oferecem recursos de desempenho distintos.
NVIDIA BLACKWELL GPU em DGX Spark
O DGX Spark é alimentado pelo GB10 Grace Blackwell Superchip, que inclui uma GPU Blackwell com núcleos de tensor de quinta geração e suporte FP4. Essa configuração oferece até 1.000 trilhões de operações por segundo (topo) do desempenho da computação de IA, tornando-o adequado para tarefas de ajuste fino e inferência com modelos avançados de IA, como o modelo da Fundação Mundial da Motivo da Razão do NVIDIA [2] [3]. O sistema possui 128 GB de memória unificada do sistema, que é LPDDR5X, e uma largura de banda de memória de 273 GB/s [5] [10]. O DGX Spark foi projetado para desenvolvedores e pesquisadores que precisam protótipo, ajustar e implantar modelos de IA rapidamente, especialmente em cenários de computação de borda em que a privacidade de dados e a baixa latência são cruciais [7].
nvidia Blackwell Ultra GPU na estação DGX
Por outro lado, a estação DGX utiliza o GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip, que inclui uma GPU Blackwell Ultra. Este sistema foi projetado para cargas de trabalho de IA mais exigentes, como treinamento e inferência em larga escala. A estação DGX oferece um aumento significativo na capacidade de memória com 784 GB de espaço de memória coerente, combinando o DRAM LPDDR5X da CPU e a memória HBM3E da GPU [1] [8]. A Blackwell Ultra GPU na estação DGX oferece desempenho superior em comparação com a GPU Blackwell padrão, com recursos mais alinhados com o desempenho no nível do data center. Ele suporta os mais recentes núcleos tensores e precisão do FP4, conectados via NVLink-C2C para comunicação e desempenho aprimorados do sistema [2] [3].
Comparação de desempenho ###
- Desempenho de computação: Ambos os sistemas oferecem até 1.000 trilhões de operações por segundo para tarefas de computação de IA, mas a maior memória da estação DGX e a arquitetura GPU mais avançada o tornam mais adequado para treinamento complexo de modelos de IA e inferência em larga escala [1] [3].
- Memória e largura de banda: a estação DGX oferece significativamente mais memória (784 GB) em comparação com o DGX Spark (128 GB), o que é crucial para lidar com grandes conjuntos de dados e modelos de IA complexos. A largura de banda da memória na faísca DGX é de 273 GB/s, mas detalhes específicos da largura de banda para a estação DGX não são fornecidos, embora deva ser maior devido à sua arquitetura mais avançada e maior capacidade de memória [1] [5].
- Público -alvo: o DGX Spark visa desenvolvedores e pesquisadores que precisam de implantação e experimentação imediatos de modelos de IA, enquanto a estação DGX tem como alvo usuários profissionais e empresas que exigem alto poder de computação para exigir tarefas de IA [7] [10].
Em resumo, enquanto ambas as GPUs oferecem alto desempenho de computação de IA, a Blackwell Ultra GPU na estação DGX fornece recursos superiores para cargas de trabalho de IA em larga escala devido à sua arquitetura avançada e capacidade de memória significativamente maior.
Citações:
[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-and-dgx-station-personal-ai-computers
[4] https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/nvidia-announces-blackwell-ultra-b300-1-5x-faster-than-b200-with-288gb-hbm3e-and-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-ai-chip-gb300
[7] https://opentools.ai/news/nvidia-unleases-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-lackwell
[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/