GPU NVIDIA Blackwell у Spark DGX та Nvidia Blackwell Ultra GPU на станції DGX є частиною архітектури Грейс Блеквелл NVIDIA, розробленої для високопродуктивних обчислень AI. Однак вони задовольняють різні потреби та пропонують чіткі можливості продуктивності.
NVIDIA BLACKWELL GPU в DGX Spark
Spark DGX працює від GB10 Grace Blackwell Superchip, який включає в себе GPU Blackwell з тензорними ядрами п'ятого покоління та підтримкою FP4. Ця установка забезпечує до 1000 трильйонів операцій в секунду (вершини) обчислювальної продуктивності AI, що робить його придатним для тонких налаштувань та умовних завдань із вдосконаленими моделями AI, такими як модель World Foundation Nvidia Cosmos Gruse [2] [3]. Система має 128 ГБ уніфікованої системної пам'яті, яка є LPDDR5X, і пропускна здатність пам'яті 273 ГБ/с [5] [10]. DGX Spark розроблена для розробників та дослідників, яким потрібно швидко прототип, тонко налаштувати та розгорнути моделі AI, особливо в сценаріях обчислювальних обчислень, де конфіденційність даних та низька затримка мають вирішальне значення [7].
Nvidia Blackwell Ultra GPU на станції DGX
На відміну від цього, станція DGX використовує GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip, який включає ультра -графічний процесор Blackwell. Ця система розроблена для більш вимогливих робочих навантажень, таких як масштабне навчання та інфекція. Станція DGX пропонує значне збільшення ємності пам'яті з 784 ГБ когерентного простору пам'яті, поєднуючи DRAM LPDDR5X CPU та пам'ять HBM3E GPU [1] [8]. Ultra GPU Blackwell на станції DGX забезпечує найкращі показники порівняно зі стандартним GPU Blackwell, з можливостями, які більше узгоджуються з продуктивністю рівня даних. Він підтримує останні тензорні ядра та точність FP4, підключені через NVLink-C2C для підвищення системи та продуктивності системи [2] [3].
порівняння продуктивності
- Обчисліть продуктивність: обидві системи виконують до 1000 трлн операцій в секунду для обчислювальних завдань AI, але більша пам’ять станції DGX та більш досконала архітектура GPU дозволяють краще підходити для складного тренінгу моделі AI та широкомасштабних порушень [1] [3].
- Пам'ять та пропускна здатність: станція DGX пропонує значно більше пам'яті (784 ГБ) порівняно з іскрою DGX (128 ГБ), що має вирішальне значення для обробки великих наборів даних та складних моделей AI. Пропускна здатність пам'яті в DGX Spark становить 273 ГБ/с, але конкретні деталі пропускної здатності для станції DGX не надаються, хоча, як очікується, вона буде вищою завдяки більш досконалої архітектури та більшої ємності пам'яті [1] [5].
- Цільова аудиторія: Spark DGX спрямований на розробників та дослідників, які потребують негайного розгортання та експериментів моделі AI, тоді як станція DGX орієнтується на професійних користувачів та підприємств, що потребують високої обчислювальної потужності для вимогливих завдань AI [7] [10].
Підсумовуючи це, хоча обидва графічні процесори пропонують високу ефективність обчислення AI, Blackwell Ultra GPU на станції DGX надає чудові можливості для масштабних робочих навантажень AI завдяки вдосконаленій архітектурі та значно більшій ємності пам'яті.
Цитати:
[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-комп'ютери
[4] https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/nvidia-annonse-blackwell-ultra-b300-1-5x-faster-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
4
[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-up-dgx-performance-with-blacwell-ultra/
[12] https://www.engineering.com/nvidia-unveils-dgx-personal-ai-supercomputers-by-grace-blackwell/