Poraba energije DGX Spark in DGX postaje se močno razlikuje zaradi različnih modelov in zmogljivosti.
DGX Spark, prej znan kot projektne številke, je kompakten superračunalnik AI, zasnovan za razvijalce in raziskovalce. Odlikuje ga GB10 Grace Blackwell Superchip, ki zagotavlja do 1.000 bilijonov operacij na sekundo (zgornji del) AI Compute. Sparka DGX porabi do 170 W moči, zaradi česar je učinkovita rešitev za razvoj in uvajanje AI v kompaktnem obrazcu [1] [2] [3].
Po drugi strani je postaja DGX močnejši namizni sistem, zasnovan za obsežno AI usposabljanje in sklepanje. Vključuje napredni GB300 Blackwell Ultra GPU in podpira do 784 GB poenotenega pomnilnika. Postaja DGX ima veliko večjo potrebo po moči z največjo porabo energije 1.500 W. To je posledica njegovih komponent razreda strežnika in potrebe po podpori zahtevnih delovnih obremenitev AI, zaradi česar je primerna za profesionalne uporabnike in večja podjetja, ki zahtevajo uspešnost na ravni podatkov [1] [4] [6].
Če povzamemo, je DGX Spark zasnovan za učinkovitost in kompaktnost, medtem ko je postaja DGX zgrajena za visokozmogljive AI naloge, kar odraža njihove različne profile porabe energije.
Navedbe:
[1] https://beebom.com/nvidia-project-digits-rebranded-to-dgx-park-dgx-station-announced/
[2] https://www.maginative.com/article/nvidia-unveils-dgx-park-and-dgx-station-stasktop-ai-supercomputers-for-the-developer-masses/
[3] https://www.reddit.com/r/hardware/comments/1Jej1uk/nvidia_announces_dgx_spark_and_dgx_station/
[4] https://docs.nvidia.com/dgx/dgx-station-a100-user-guide/hardware-specifications-station-a100.html
[5] https://opentools.ai/news/nvidia-unleashes-the-future-with-personal-ai-superračunalnik
[6] https://xenon.com.au/product/nvidia-dgx-station/
[7] https://images.nvidia.com/content/newsletters/email/pdf/dgx-station-wp.pdf
[8] https://www.nvidia.com/content/dam/en-zz/solutions/data-center/dgx-station/dgx-station-print-print-datasheet-letter-final-web.pdf
[9] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-station-a-new-Specialized-desktop-line-for-ai-work
[10] https://www.techpowerup.com/334300/nvidia-announces-dgx-park-and-dgx-station-pastion-ai-Computers
[11] https://en.wikipedia.org/wiki/nvidia_dgx