GPU NVIDIA Blackwell trong DGX Spark và GPU Nvidia Blackwell Ultra trong trạm DGX đều là một phần của kiến trúc Grace Blackwell của Nvidia, được thiết kế cho điện toán AI hiệu suất cao. Tuy nhiên, họ phục vụ cho các nhu cầu khác nhau và cung cấp khả năng hiệu suất riêng biệt.
Nvidia Blackwell GPU trong DGX Spark
DGX Spark được cung cấp bởi GB10 Grace Blackwell Superchip, bao gồm GPU Blackwell với các lõi tenor thế hệ thứ năm và hỗ trợ FP4. Thiết lập này cung cấp tới 1.000 nghìn tỷ hoạt động mỗi giây (TOPS) của hiệu suất tính toán AI, làm cho nó phù hợp với các tác vụ tinh chỉnh và suy luận với các mô hình AI nâng cao như NVIDIA Cosmos Reason World Foundation Model [2] [3]. Hệ thống có 128 GB bộ nhớ hệ thống hợp nhất, là LPDDR5X và băng thông bộ nhớ là 273 GB/s [5] [10]. DGX Spark được thiết kế cho các nhà phát triển và nhà nghiên cứu, những người cần nguyên mẫu, tinh chỉnh và triển khai các mô hình AI một cách nhanh chóng, đặc biệt là trong các kịch bản điện toán cạnh trong đó quyền riêng tư dữ liệu và độ trễ thấp là rất quan trọng [7].
NVIDIA Blackwell Ultra GPU ở trạm DGX
Ngược lại, nhà ga DGX sử dụng Superchip Desktop Ultra Ultra Ultra của GB300 GRACKWELL, bao gồm GPU Blackwell Ultra. Hệ thống này được thiết kế cho khối lượng công việc AI đòi hỏi cao hơn, chẳng hạn như đào tạo và suy luận quy mô lớn. Trạm DGX cung cấp sự gia tăng đáng kể về dung lượng bộ nhớ với 784 GB không gian bộ nhớ kết hợp, kết hợp DRAM LPDDR5X của CPU và bộ nhớ HBM3E của GPU [1] [8]. GPU Blackwell Ultra trong trạm DGX cung cấp hiệu suất vượt trội so với GPU Blackwell tiêu chuẩn, với các khả năng phù hợp hơn với hiệu suất cấp trung tâm dữ liệu. Nó hỗ trợ các lõi tenor mới nhất và độ chính xác FP4, được kết nối thông qua NVLink-C2C để tăng cường giao tiếp và hiệu suất hệ thống [2] [3].
So sánh hiệu suất
- Tính hiệu suất: Cả hai hệ thống đều cung cấp tới 1.000 nghìn tỷ hoạt động mỗi giây cho các tác vụ tính toán AI, nhưng bộ nhớ lớn hơn của trạm DGX và kiến trúc GPU nâng cao hơn giúp đào tạo mô hình AI phức tạp và suy luận quy mô lớn [1] [3].
- Bộ nhớ và băng thông: Trạm DGX cung cấp bộ nhớ nhiều hơn đáng kể (784 GB) so với DGX Spark (128 GB), rất quan trọng để xử lý các bộ dữ liệu lớn và các mô hình AI phức tạp. Băng thông bộ nhớ trong DGX Spark là 273 GB/s, nhưng các chi tiết băng thông cụ thể cho trạm DGX không được cung cấp, mặc dù nó dự kiến sẽ cao hơn do kiến trúc tiên tiến hơn và dung lượng bộ nhớ lớn hơn [1] [5].
- Đối tượng mục tiêu: DGX Spark nhằm vào các nhà phát triển và nhà nghiên cứu cần triển khai và thử nghiệm mô hình AI ngay lập tức, trong khi Trạm DGX nhắm mục tiêu người dùng chuyên nghiệp và doanh nghiệp yêu cầu sức mạnh tính toán cao để yêu cầu các nhiệm vụ AI [7] [10].
Tóm lại, trong khi cả GPU cung cấp hiệu suất tính toán AI cao, GPU Blackwell Ultra trong trạm DGX cung cấp các khả năng vượt trội cho khối lượng công việc AI quy mô lớn do kiến trúc tiên tiến và dung lượng bộ nhớ lớn hơn đáng kể.
Trích dẫn:
[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-dense-fp4
[5] https:
[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-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
.
.