Nvidia Blackwell GPU ใน DGX Spark และ Nvidia Blackwell Ultra GPU ในสถานี DGX เป็นส่วนหนึ่งของสถาปัตยกรรม Grace Blackwell ของ Nvidia ซึ่งออกแบบมาสำหรับคอมพิวเตอร์ AI ที่มีประสิทธิภาพสูง อย่างไรก็ตามพวกเขาตอบสนองความต้องการที่แตกต่างและเสนอความสามารถในการปฏิบัติงานที่แตกต่างกัน
Nvidia Blackwell GPU ใน DGX Spark
DGX Spark นั้นขับเคลื่อนโดย GB10 Grace Blackwell Superchip ซึ่งรวมถึง Blackwell GPU ที่มีแกนเทนเซอร์รุ่นที่ห้าและการสนับสนุน FP4 การตั้งค่านี้ให้การดำเนินการมากถึง 1,000 ล้านล้านต่อวินาที (ท็อปส์ซู) ของประสิทธิภาพการคำนวณ AI ทำให้เหมาะสำหรับการปรับแต่งและการอนุมานด้วยโมเดล AI ขั้นสูงเช่น Nvidia Cosmos Reason Foundation Model [2] [3] ระบบมีหน่วยความจำระบบ Unified System 128 GB ซึ่งเป็น LPDDR5X และแบนด์วิดท์หน่วยความจำ 273 GB/s [5] [10] DGX Spark ได้รับการออกแบบมาสำหรับนักพัฒนาและนักวิจัยที่ต้องการต้นแบบการปรับแต่งและปรับใช้โมเดล AI อย่างรวดเร็วโดยเฉพาะอย่างยิ่งในสถานการณ์การคำนวณขอบที่ความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและเวลาแฝงต่ำเป็นสิ่งสำคัญ [7]
Nvidia Blackwell Ultra GPU ในสถานี DGX
ในทางตรงกันข้ามสถานี DGX ใช้ GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip ซึ่งรวมถึง Blackwell Ultra GPU ระบบนี้ได้รับการออกแบบมาสำหรับปริมาณงาน AI ที่ต้องการมากขึ้นเช่นการฝึกอบรมขนาดใหญ่และการอนุมาน สถานี DGX นำเสนอความจุหน่วยความจำที่เพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญด้วยพื้นที่หน่วยความจำที่สอดคล้องกัน 784 GB ซึ่งรวม LPDDR5X DRAM ของ CPU และหน่วยความจำ HBM3E ของ GPU [1] [8] Blackwell Ultra GPU ในสถานี DGX ให้ประสิทธิภาพที่เหนือกว่าเมื่อเทียบกับ Blackwell GPU มาตรฐานพร้อมความสามารถที่สอดคล้องกับประสิทธิภาพระดับศูนย์ข้อมูลมากขึ้น รองรับแกนเทนเซอร์ล่าสุดและความแม่นยำ FP4 เชื่อมต่อผ่าน NVLINK-C2C สำหรับการสื่อสารและประสิทธิภาพของระบบที่ปรับปรุงแล้ว [2] [3]
การเปรียบเทียบประสิทธิภาพ
- การคำนวณประสิทธิภาพ: ทั้งสองระบบส่งมอบการดำเนินงานสูงสุด 1,000 ล้านล้านต่อวินาทีสำหรับงานคำนวณ AI แต่หน่วยความจำที่ใหญ่กว่าของสถานี DGX และสถาปัตยกรรม GPU ขั้นสูงมากขึ้นทำให้เหมาะสำหรับการฝึกอบรมแบบจำลอง AI ที่ซับซ้อนและการอนุมานขนาดใหญ่ [1] [3]
- หน่วยความจำและแบนด์วิดท์: สถานี DGX มีหน่วยความจำมากขึ้น (784 GB) อย่างมีนัยสำคัญเมื่อเทียบกับ DGX Spark (128 GB) ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่และรุ่น AI ที่ซับซ้อน แบนด์วิดธ์หน่วยความจำใน DGX Spark คือ 273 GB/s แต่ไม่ได้ให้รายละเอียดแบนด์วิดท์เฉพาะสำหรับสถานี DGX แม้ว่าคาดว่าจะสูงขึ้นเนื่องจากสถาปัตยกรรมขั้นสูงและความจุหน่วยความจำที่ใหญ่ขึ้น [1] [5]
- กลุ่มเป้าหมาย: DGX Spark มุ่งเน้นไปที่นักพัฒนาและนักวิจัยที่ต้องการการปรับใช้และการทดลองแบบจำลอง AI ทันทีในขณะที่สถานี DGX กำหนดเป้าหมายผู้ใช้มืออาชีพและองค์กรที่ต้องการพลังการคำนวณสูงสำหรับการเรียกร้องงาน AI [7] [10]
โดยสรุปในขณะที่ GPU ทั้งสองเสนอประสิทธิภาพการคำนวณ AI สูง Blackwell Ultra GPU ในสถานี DGX ให้ความสามารถที่เหนือกว่าสำหรับปริมาณงาน AI ขนาดใหญ่เนื่องจากสถาปัตยกรรมขั้นสูงและความจุหน่วยความจำที่ใหญ่ขึ้นอย่างมาก
การอ้างอิง:
[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-lackwell-ultra-b300-1-5x-faster-than-b200-with-288gb-hbm3e-and-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-cranks-up-the-dgx-performance-with-blackwell-ultra/
[12] https://www.engineering.com/nvidia-unveils-dgx-personal-ai-supercomputers-by-grace-blackwell/