DGX Spark'taki Nvidia Blackwell GPU ve DGX istasyonundaki Nvidia Blackwell Ultra GPU, Nvidia'nın yüksek performanslı AI hesaplama için tasarlanmış Grace Blackwell mimarisinin bir parçasıdır. Ancak, farklı ihtiyaçlara hitap ederler ve farklı performans yetenekleri sunarlar.
Nvidia Blackwell GPU, DGX Spark
DGX kıvılcımı, beşinci nesil tensör çekirdekleri ve FP4 desteğine sahip bir Blackwell GPU içeren GB10 Grace Blackwell Superchip tarafından desteklenmektedir. Bu kurulum, AI hesaplama performansının saniyede 1.000 trilyon operasyonu (TOPS) sunar ve NVIDIA Cosmos Rehri Dünya Vakfı Modeli [2] [3] gibi ileri AI modelleri ile ince ayar ve çıkarım görevleri için uygun hale getirir. Sistem, LPDDR5X olan 128 GB birleşik sistem belleği ve 273 GB/s [5] [10] bellek bant genişliğine sahiptir. DGX Spark, AI modellerini hızlı bir şekilde prototiplemesi, ince ayarlaması ve dağıtması gereken geliştiriciler ve araştırmacılar için tasarlanmıştır, özellikle veri gizliliğinin ve düşük gecikmenin çok önemli olduğu kenar hesaplama senaryolarında [7].
Nvidia Blackwell DGX istasyonunda ultra gpu
Buna karşılık, DGX istasyonu Blackwell Ultra GPU içeren GB300 Grace Blackwell Ultra Masaüstü Superchip'i kullanıyor. Bu sistem, büyük ölçekli eğitim ve çıkarım gibi daha zorlu AI iş yükleri için tasarlanmıştır. DGX istasyonu, CPU'nun LPDDR5X DRAM'ı ve GPU'nun HBM3E belleğini birleştirerek 784 GB tutarlı bellek alanı ile bellek kapasitesinde önemli bir artış sunar [1] [8]. DGX istasyonundaki Blackwell Ultra GPU, standart Blackwell GPU'ya kıyasla üstün performans sağlar ve veri merkezi düzeyinde performansla daha uyumlu özelliklere sahiptir. Geliştirilmiş sistem iletişimi ve performansı için NVLink-C2C aracılığıyla bağlanan en son tensör çekirdeklerini ve FP4 hassasiyetini destekler [2] [3].
Performans Karşılaştırması
- Hesaplama Performansı: Her iki sistem de AI hesaplama görevleri için saniyede 1.000 trilyon operasyon sağlar, ancak DGX istasyonunun daha büyük belleği ve daha gelişmiş GPU mimarisi, karmaşık AI model eğitimi ve büyük ölçekli çıkarım için daha uygun hale getirir [1] [3].
- Bellek ve bant genişliği: DGX istasyonu, büyük veri kümelerini ve karmaşık AI modellerini işlemek için çok önemli olan DGX Spark'a (128 GB) kıyasla önemli ölçüde daha fazla bellek (784 GB) sunar. DGX kıvılcımındaki bellek bant genişliği 273 GB/s'dir, ancak daha ileri mimarisi ve daha büyük bellek kapasitesi nedeniyle daha yüksek olması beklenir, ancak DGX istasyonu için spesifik bant genişliği ayrıntıları sağlanmamıştır [1] [5].
- Hedef kitle: DGX Spark, anında AI model dağıtım ve deneylere ihtiyaç duyan geliştiricilere ve araştırmacılara yöneliktirken, DGX istasyonu profesyonel kullanıcıları ve işletmeleri AI görevleri talep etmek için yüksek hesaplama gücü gerektiren işletmeleri hedefler [7] [10].
Özetle, her iki GPU da yüksek AI hesaplama performansı sunarken, DGX istasyonundaki Blackwell Ultra GPU, ileri mimarisi ve önemli ölçüde daha büyük bellek kapasitesi nedeniyle büyük ölçekli AI iş yükleri için üstün yetenekler sağlar.
Alıntılar:
[1] https://www.theregister.com/2025/03/18/gtc_frame_nvidias_budget_blackwell/
[2] https://investor.nvidia.com/news/press-rease-details/2025/nvidia-onnounces-dgx-park-dgx-personal-a-computers/default.aspx
[3] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-ansunces-dgx-spark-dgx
[4] https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/nvidia-ansunts-blackwell-ultra-b300-1-5x daha
[5] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jedlum/dgx_sarks_nvidia_digits/
[6] https://www.theverge.com/news/631835/nvidia-blackwell-ultra-i-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-ersa-rubin-to-replace-blackwell
[10] https://www.youtube.com/watch?v=krbh0von-2a
[11] https://www.bigdatawire.com/2025/03/18/nvidia-cranks-up-t-dgx-porfice --with-blackwell-ultra/
[12] https://www.engineering.com/nvidia-unveils-dgx-personal-ai-supercomputers-grace-blackwell/