Az Nvidia Blackwell GPU a DGX Sparkban és az Nvidia Blackwell Ultra GPU-ban a DGX állomáson egyaránt része az Nvidia Grace Blackwell architektúrájának, amelyet nagy teljesítményű AI-számításra terveztek. Ugyanakkor a különböző igények kielégítésére szolgálnak, és különálló teljesítmény képességeket kínálnak.
Nvidia Blackwell GPU DGX Sparkban
A DGX Sparkot a GB10 Grace Blackwell Superchip táplálja, amely magában foglalja a Blackwell GPU-t, ötödik generációs tenzormaggal és FP4 támogatással. Ez a beállítás akár 1000 trillió műveletet eredményez másodpercenként (teteje) az AI Compute Performance-ból, így alkalmassá teszi a finomhangolási és következtetési feladatokra olyan fejlett AI modellekkel, mint az NVIDIA Cosmos Edény Világ Alapítvány modellje [2] [3]. A rendszer 128 GB egységes rendszermemóriát tartalmaz, amely LPDDR5X, és 273 GB/s memória sávszélessége [5] [10]. A DGX Spark fejlesztőknek és kutatóknak tervezték, akiknek gyorsan kell prototípusát, finomhangolódniuk és gyorsan telepíteniük az AI modelleket, különösen az Edge Computing forgatókönyvekben, ahol az adatok magánélete és az alacsony késés döntő jelentőségű [7].
nvidia Blackwell Ultra GPU a DGX állomáson
Ezzel szemben a DGX állomás a GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip -et használja, amely magában foglalja a Blackwell Ultra GPU -t. Ezt a rendszert igényesebb AI munkaterhelésekre, például nagyszabású edzésre és következtetésekre tervezték. A DGX állomás a memóriakapacitás jelentős növekedését kínálja 784 GB koherens memóriaterületgel, kombinálva a CPU LPDDR5X DRAM -ját és a GPU HBM3E memóriáját [1] [8]. A Blackwell Ultra GPU a DGX állomáson kiváló teljesítményt nyújt a standard Blackwell GPU-hoz képest, olyan képességekkel, amelyek jobban igazodnak az adatközpont-szintű teljesítményhez. Támogatja a legújabb tenzormagokat és az FP4 pontosságot, amelyet az NVLink-C2C-n keresztül csatlakoztatnak a fokozott rendszerkommunikáció és teljesítmény érdekében [2] [3].
Teljesítmény -összehasonlítás
- Számítási teljesítmény: Mindkét rendszer másodpercenként akár 1000 trillió műveletet hajt végre az AI számítási feladatokhoz, de a DGX állomás nagyobb memóriája és fejlettebb GPU-architektúrája jobban megfelel az összetett AI modell edzéshez és a nagyméretű következtetéshez [1] [3].
- Memória és sávszélesség: A DGX állomás szignifikánsan több memóriát (784 GB) kínál, összehasonlítva a DGX Spark -hoz (128 GB), amely döntő jelentőségű a nagy adatkészletek és a komplex AI modellek kezeléséhez. A DGX Spark memória sávszélessége 273 GB/s, de a DGX állomás specifikus sávszélességének részletei nem rendelkeznek, bár várhatóan magasabb lesz a fejlettebb architektúrája és a nagyobb memóriakapacitás miatt [1] [5].
- Célközönség: A DGX Spark célja a fejlesztők és kutatók, amelyek azonnali AI modell telepítését és kísérletezését igényelnek, míg a DGX állomás a professzionális felhasználókat és a vállalkozásokat célozza meg, amelyek magas számítási erőt igényelnek az AI -feladatok igénylésére [7] [10].
Összefoglalva: míg mindkét GPU magas AI számítási teljesítményt kínál, a Blackwell Ultra GPU a DGX állomáson kiváló képességeket kínál a nagyszabású AI munkaterhelésekhez fejlett architektúrájának és jelentősen nagyobb memóriakapacitásának köszönhetően.
Idézetek:
[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-station-personal-ai-computers/default.aspx
[3] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announdes-dgx-park-and-dgx-station-personal-ai-computers
[4] https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/nvidia-announdes-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
[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
[11] https://www.bigdatawire.com/2025/03/18/nvidia-cranksp-phe-dgx-performance-blackwell-ultra/
[12] https://www.engineering.com/nvidia- Unveils-dgx-personal-ai-supercomputers-by-grace-blackwell/