NVIDIA Blackwell GPU i DGX Spark och Nvidia Blackwell Ultra GPU i DGX-stationen är båda en del av Nvidias Grace Blackwell-arkitektur, designad för högpresterande AI-datoranvändning. De tillgodoser emellertid olika behov och erbjuder distinkta prestandafunktioner.
Nvidia Blackwell GPU i DGX Spark
DGX-gnisten drivs av GB10 Grace Blackwell Superchip, som inkluderar en Blackwell GPU med femte generationens tensorkärnor och FP4-stöd. Denna installation levererar upp till 1 000 biljoner verksamhet per sekund (toppar) av AI Compute-prestanda, vilket gör den lämplig för finjusterings- och inferensuppgifter med avancerade AI-modeller som NVIDIA COSMOS Reason World Foundation Model [2] [3]. Systemet har 128 GB enhetligt systemminne, som är LPDDR5X, och en minnesbandbredd på 273 GB/s [5] [10]. DGX-gnisten är utformad för utvecklare och forskare som behöver prototyp, finjustera och distribuera AI-modeller snabbt, särskilt i kantberäkningsscenarier där datasekretess och låg latens är avgörande [7].
Nvidia Blackwell Ultra GPU i DGX -station
Däremot använder DGX -stationen GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip, som inkluderar en Blackwell Ultra GPU. Detta system är utformat för mer krävande AI-arbetsbelastning, såsom storskalig träning och inferencing. DGX -stationen erbjuder en betydande ökning av minneskapaciteten med 784 GB sammanhängande minnesutrymme, som kombinerar CPU: s LPDDR5X DRAM och GPU: s HBM3E -minne [1] [8]. Blackwell Ultra GPU i DGX-stationen ger överlägsen prestanda jämfört med standard Blackwell GPU, med kapacitet som är mer anpassade till datacenternivåprestanda. Den stöder de senaste tensorkärnorna och FP4-precisionen, anslutna via NVLINK-C2C för förbättrad systemkommunikation och prestanda [2] [3].
Performansjämförelse
- Beräkna prestanda: Båda systemen levererar upp till 1 000 biljoner verksamhet per sekund för AI-beräkningsuppgifter, men DGX-stationens större minne och mer avancerade GPU-arkitektur gör det bättre lämpligt för komplex AI-modellträning och storskalig slutsats [1] [3].
- Minne och bandbredd: DGX -stationen erbjuder betydligt mer minne (784 GB) jämfört med DGX -gnistan (128 GB), vilket är avgörande för att hantera stora datasätt och komplexa AI -modeller. Minnesbandbredden i DGX -gnistan är 273 GB/s, men specifika bandbreddsdetaljer för DGX -stationen tillhandahålls inte, även om den förväntas vara högre på grund av dess mer avancerade arkitektur och större minneskapacitet [1] [5].
- Målgrupp: DGX Spark riktar sig till utvecklare och forskare som behöver omedelbar AI -modellutplacering och experiment, medan DGX -stationen riktar sig till professionella användare och företag som kräver hög beräkningskraft för att kräva AI -uppgifter [7] [10].
Sammanfattningsvis, medan båda GPU: erna erbjuder hög AI-datorprestanda, ger Blackwell Ultra GPU i DGX-stationen överlägsen kapacitet för storskalig AI-arbetsbelastning på grund av dess avancerade arkitektur och betydligt större minneskapacitet.
Citeringar:
[1] https://www.theregister.com/2025/03/18/GTC_FRAME_NVIDIAS_BUDGET_BLACKWELL/
]
[3] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers
]
[5] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jedlum/dgx_sparks_nvidia_digits/
[6] https://www.theverge.com/news/631835/nvidia-backwell-ltra-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/
]
[10] https://www.youtube.com/watch?v=krbh0von-2a
]
[12] https://www.engineering.com/nvidia- unveils-dgx-personal-ai-supercomputers-by-grace-backwell/