การใช้พลังงานของ DGX Spark และสถานี DGX นั้นแตกต่างกันอย่างมากเนื่องจากการออกแบบและความสามารถที่แตกต่างกัน
DGX Spark ซึ่งก่อนหน้านี้รู้จักกันในชื่อ Digits Project เป็นซูเปอร์คอมพิวเตอร์ AI ขนาดกะทัดรัดที่ออกแบบมาสำหรับนักพัฒนาและนักวิจัย มันมี GB10 Grace Blackwell Superchip ส่งมอบการดำเนินงานสูงสุด 1,000 ล้านล้านต่อวินาที (ยอด) ของการคำนวณ AI DGX Spark ใช้พลังงานสูงถึง 170W ทำให้เป็นโซลูชันที่ประหยัดพลังงานสำหรับการพัฒนา AI และการปรับใช้ในรูปแบบขนาดกะทัดรัด [1] [2] [3]
ในทางกลับกันสถานี DGX เป็นระบบเดสก์ท็อปที่ทรงพลังกว่าที่ออกแบบมาสำหรับการฝึกอบรม AI และการอนุมานอย่างกว้างขวาง มันรวม GPU GPU GB300 Ultra GPU ขั้นสูงและรองรับหน่วยความจำแบบครบวงจรสูงสุด 784GB สถานี DGX มีความต้องการพลังงานสูงกว่ามากโดยมีการใช้พลังงานสูงสุด 1,500W นี่เป็นเพราะส่วนประกอบระดับเซิร์ฟเวอร์และความจำเป็นในการสนับสนุนการเรียกร้องปริมาณงาน AI ทำให้เหมาะสำหรับผู้ใช้มืออาชีพและองค์กรขนาดใหญ่ที่ต้องการประสิทธิภาพระดับศูนย์ข้อมูล [1] [4] [6]
โดยสรุป DGX Spark ได้รับการออกแบบมาเพื่อประสิทธิภาพและความกะทัดรัดในขณะที่สถานี DGX ถูกสร้างขึ้นสำหรับงาน AI ที่มีประสิทธิภาพสูงสะท้อนให้เห็นถึงโปรไฟล์การใช้พลังงานที่แตกต่างกัน
การอ้างอิง:
[1] https://beebom.com/nvidia-project-digits-rebranded-to-dgx-spark-dgx-station-announce
[2] https://www.maginative.com/article/nvidia-unveils-dgx-spark-and-dgx-station-desktop-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-supercomputers
[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-explorer-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-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers
[11] https://en.wikipedia.org/wiki/nvidia_dgx