NVIDIA DGX SPARK和DGX站的存储容量显着不同，反映了它们独特的设计目的和目标应用。
** DGX SPARK：DGX Spark配备了包括1TB或4TB SSD的存储配置，该配置适合其作为紧凑，高性能AI计算系统的作用。该存储容量旨在支持AI模型部署和实验的直接需求，从而使开发人员和研究人员能够快速原型和完善AI模型[4]。
** DGX站：另一方面，DGX站的设计旨在增加苛刻的AI工作量，并使用GB300 Grace Blackwell Ultra台式机构建。尽管在最近的公告中并未广泛详细介绍新的DGX站模型的特定存储详细信息，但DGX电台系统的先前迭代包括大量存储选项。例如，诸如DGX站A100之类的较旧模型具有7.68 TB内部数据存储容量，它明显大于DGX Spark的存储选项[8]。但是，在最近的版本中未明确提到具有GB300芯片的最新DGX站模型的确切存储规格。
总而言之，DGX Spark提供了更适度的存储选项，适合其紧凑的设计和立即的AI部署需求，而DGX站通常配备了更大的存储能力来支持复杂的AI培训和推断任务，尽管最新型号的具体细节待定。
引用：
[1] https://www.stocktitan.net/news/nvda/nvidia-announces-dgx-spark-spark-and-dgx-ser-personal-ai-ai-vg4pfhn7jedk.html
[2] https://www.nvidia.com/content/content/dam/en-zz/solutions/data-center/dgx-station/dgx-station-print-ecplorer-datasheet-letter-letter-letter-letter-final-final-final-web.pdf
[3] https://opentools.ai/news/nvidia-unleashes-the-future-with-personal-ai-supercomputers
[4] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-station-a-new-pecialized-desktop-line-for-ai-work
[5] https://www.lakeshoreit.com/products/overview/m019960637
[6] https://docs.nvidia.com/dgx/dgxa100-user-guide/introduction-to-dgxa100.html
[7] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers
[8] https://nanoporetech.com/document/nvidia-dgx-station-a100-installation-and-use
[9] https://www.maginative.com/article/nvidia-unveils-dgx-spark-spark-and-dgx-s-station-desktop-ai-supercomputers-for-the-tevelopers/masses/