GPU-ul Nvidia Blackwell din DGX Spark și Nvidia Blackwell Ultra Ultra GPU din stația DGX fac parte din arhitectura Grace Blackwell din Nvidia, concepută pentru calcularea AI de înaltă performanță. Cu toate acestea, aceștia răspund la nevoi diferite și oferă capacități de performanță distincte.
NVIDIA BLACKWELL GPU în DGX Spark
DGX Spark este alimentat de GB10 Grace Blackwell Superchip, care include un GPU Blackwell cu nuclee de tensiune de generație a cincea și suport FP4. Această configurație oferă până la 1.000 de trilioane de operațiuni pe secundă (topuri) de performanță de calcul AI, ceea ce o face potrivită pentru sarcini de reglare fină și de inferență cu modele avansate de AI, precum modelul Nvidia Cosmos World Foundation [2] [3]. Sistemul oferă 128 GB de memorie de sistem unificată, care este LPDDR5X și o lățime de bandă de memorie de 273 GB/s [5] [10]. DGX Spark este conceput pentru dezvoltatorii și cercetătorii care au nevoie să prototipze, să regleze și să implementeze modele AI rapid, în special în scenariile de calcul pentru margini în care confidențialitatea datelor și latența scăzută sunt cruciale [7].
NVIDIA BLACKWELL ULTRA GPU în stația DGX
În schimb, stația DGX utilizează GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip, care include un GPU Blackwell Ultra. Acest sistem este conceput pentru sarcini de lucru mai solicitante AI, cum ar fi instruirea pe scară largă și inferența. Stația DGX oferă o creștere semnificativă a capacității de memorie cu 784 GB de spațiu de memorie coerent, combinând dramul LPDDR5X al procesorului și memoria HBM3E a GPU [1] [8]. Blackwell Ultra GPU din stația DGX oferă performanțe superioare în comparație cu GPU-ul Blackwell standard, cu capacități care sunt mai aliniate la performanța la nivel de centru de date. Suporta cele mai recente nuclee tensiuni și precizie FP4, conectate prin NVLink-C2C pentru o comunicare și performanță îmbunătățită a sistemului [2] [3].
Comparație de performanță
- Performanță de calcul: Ambele sisteme oferă până la 1.000 de miliarde de operații pe secundă pentru sarcini de calcul AI, dar memoria mai mare a stației DGX și arhitectura GPU mai avansată o fac mai potrivită pentru formarea complexă a modelului AI și inferențiere la scară largă [1] [3].
- Memorie și lățime de bandă: Stația DGX oferă semnificativ mai multă memorie (784 GB) în comparație cu DGX Spark (128 GB), care este crucial pentru gestionarea seturilor de date mari și a modelelor AI complexe. Lățimea de bandă a memoriei în DGX Spark este de 273 GB/s, dar nu sunt furnizate detalii specifice de lățime de bandă pentru stația DGX, deși este de așteptat să fie mai mare datorită arhitecturii sale mai avansate și a capacității mai mari de memorie [1] [5].
- Publicul țintă: DGX Spark se adresează dezvoltatorilor și cercetătorilor care au nevoie de implementare și experimentare imediată a modelului AI, în timp ce stația DGX vizează utilizatorii profesioniști și întreprinderile care necesită o putere de calcul ridicată pentru a solicita sarcini AI [7] [10].
În rezumat, în timp ce ambele GPU oferă performanțe de calcul AI ridicate, Blackwell Ultra GPU din stația DGX oferă capacități superioare pentru sarcinile de lucru pe scară largă AI, datorită arhitecturii sale avansate și a capacității de memorie semnificativ mai mari.
Citări:
[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-A-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-dension-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-the-future-with-personal-AI-Supercomputers
[8] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-tatation/
[9] https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/news/366621003/nvidia-headies-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/
