„Nvidia Blackwell GPU“ „DGX Spark“ ir „Nvidia Blackwell Ultra GPU“ DGX stotyje yra „Nvidia“ „Grace Blackwell“ architektūros dalis, skirta aukšto našumo AI skaičiavimui. Tačiau jie patenkina skirtingus poreikius ir siūlo skirtingas veiklos galimybes.
nvidia Blackwell GPU in dGx Spark
„DGX“ kibirkštį maitina „GB10 Grace Blackwell Superchip“, kuriame yra „Blackwell GPU“ su penktosios kartos tenzoriniais šerdimis ir FP4 atrama. Ši sąranka pateikia iki 1000 trilijonų operacijų per sekundę (viršūnes) AI skaičiavimo našumą, todėl jis tinka tobulinti ir išvesti užduotis su pažangiais AI modeliais, tokiais kaip „NVIDIA Cosmos Prie“ pasaulio pagrindo modelis [2] [3]. Sistemoje yra 128 GB vieningos sistemos atminties, kuri yra LPDDR5X, ir 273 GB/s atminties pralaidumas [5] [10]. „DGX“ kibirkštis yra skirta kūrėjams ir tyrėjams, kuriems reikia greitai sureguliuoti, tiksliai sureguliuoti ir diegti AI modelius, ypač esant kraštų skaičiavimo scenarijams, kuriuose yra labai svarbūs duomenų privatumas ir mažas latencija [7].
„Nvidia Blackwell Ultra GPU“ DGX stotyje
Priešingai, „DGX“ stotyje naudojama „GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip“, į kurią įeina „Blackwell Ultra GPU“. Ši sistema yra skirta reiklesnėms AI darbo krūviams, tokiems kaip didelio masto mokymas ir išvados. DGX stotis siūlo reikšmingą atminties talpos padidėjimą, kai 784 GB nuoseklios atminties vietos, derinant CPU LPDDR5X DRAM ir GPU HBM3E atmintį [1] [8]. „Blackwell Ultra GPU“ DGX stotyje suteikia puikų našumą, palyginti su standartiniu „Blackwell GPU“, turinčios galimybes, kurios labiau suderintos su duomenų centro lygio našumu. Tai palaiko naujausias „Tensor“ šerdis ir FP4 tikslumą, sujungtą per NVLINK-C2C, kad būtų galima sustiprinti sistemos ryšį ir našumą [2] [3].
našumo palyginimas
- Skaičiavimo našumas: Abi sistemos atlieka iki 1000 trilijonų operacijų per sekundę AI skaičiavimo užduotims, tačiau didesnė DGX stoties atmintis ir sudėtingesnė GPU architektūra daro jį geriau tinkamą sudėtingam AI modelio mokymui ir didelio masto išvadoms [1] [3].
- Atmintis ir pralaidumas: DGX stotis siūlo žymiai daugiau atminties (784 GB), palyginti su DGX kibirkščiu (128 GB), kuri yra labai svarbi norint tvarkyti didelius duomenų rinkinius ir sudėtingus AI modelius. Atminties pralaidumas DGX kibirkštyje yra 273 GB/s, tačiau specifinė DGX stoties pralaidumo detalė nepateikiama, nors tikimasi, kad ji bus didesnė dėl labiau pažengusios architektūros ir didesnės atminties talpos [1] [5].
- Tikslinė auditorija: DGX kibirkštis yra skirta kūrėjams ir tyrėjams, kuriems reikia nedelsiant diegti AI modelį ir eksperimentuoti, o DGX stotis nukreipta į profesionalius vartotojus ir įmones, reikalaujančias didelės skaičiavimo galios reikalauti AI užduočių [7] [10].
Apibendrinant galima pasakyti, kad nors abu GPU siūlo aukštą AI skaičiavimo našumą, „Blackwell Ultra GPU“ DGX stotyje suteikia puikias galimybes didelio masto AI darbo krūviams dėl pažangios architektūros ir žymiai didesnės atminties talpos.
Citatos:
[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-park-and-dgx-stitation-personal-ai-computers/default.aspx
[3] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-park-and-dgx-stiation-personal-ai-computers
[4] https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/nvidia-announces-blackwell-ultra-b300-1-5x greitave, 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.theverge.com/news/631835/nvidia-blackwell-ultra-ai-chip-gb300
[7] https://opentools.ai/news/nvidia-unleashes-the-future-with-personal-ai-superkompiuteriai
[8] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-tation/
[9] https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/news/366621003/nvidia-readies-vera-rubin-to-reeplace-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/