Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon DGX 스테이션과 이전 DGX 모델 간의 메모리 대역폭의 주요 차이점은 무엇입니까?


DGX 스테이션과 이전 DGX 모델 간의 메모리 대역폭의 주요 차이점은 무엇입니까?


NVIDIA DGX 스테이션 및 DGX 스테이션 A100 및 TESLA V100 GPUS가있는 구형 DGX 스테이션과 같은 이전 DGX 모델은 메모리 대역폭 및 전체 아키텍처에서 상당한 차이를 나타냅니다.

DGX 스테이션 (새 모델)

새로운 DGX 스테이션에는 72 코어 그레이스 CPU와 Blackwell Ultra GPU가 포함 된 GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip이 장착되어 있습니다. 이 시스템은 최대 288GB의 HBM3E GPU 메모리와 최대 496GB의 LPDDR5X CPU 메모리를 특징으로합니다. GPU 메모리의 메모리 대역폭은 GB/S 측면에서 명시 적으로 언급되지 않지만 시스템은 최대 8TB/S의 메모리 대역폭을 지원하며, 이는 이전 모델보다 훨씬 높습니다. CPU 메모리 대역폭은 최대 396GB/s ** [5] [8]입니다.

DGX 스테이션 A100

DGX 스테이션 A100은 각각 40GB 또는 80GB의 HBM2 메모리를 갖는 4 개의 NVIDIA A100 SXM4 GPU를 사용합니다. 이 모델의 특정 메모리 대역폭은 상세하지 않지만 A100 GPU는 HBM2 메모리의 경우 일반적으로 GPU 당 약 1,555GB/s로 알려져 있으며 전체 시스템의 경우 총 6,220GB/s입니다 [10].

DGX 스테이션 Tesla V100 GPUS

4 개의 TESLA V100 GPUS가있는 구형 DGX 스테이션 모델은 GPU 당 16GB의 HBM2 메모리를 특징으로하며 총 64GB의 GPU 메모리를 특징으로합니다. 각 V100 GPU에 대한 메모리 대역폭은 900GB/s이며 총 GPU 메모리 대역폭은 3.6 tb/s입니다. 또한이 시스템에는 256GB의 DDR4 시스템 메모리가 포함되어 있지만 대역폭은 GPU 메모리만큼 높지 않습니다 [2] [9].

주요 차이점

- 메모리 유형 및 대역폭 : 새로운 DGX 스테이션은 GPU 메모리에 HBM3E를 사용하여 이전 모델에서 사용되는 HBM2에 비해 상당히 높은 대역폭을 제공합니다. CPU 메모리 대역폭도 LPDDR5X로 개선됩니다.
- 아키텍처 : 새로운 DGX 스테이션은 Grace CPU를 Blackwell Ultra GPU와 통합하여 이전 모델에 비해 AI 워크로드에 대한보다 응집력 있고 효율적인 아키텍처를 제공합니다.
- 확장 성 : 새로운 DGX 스테이션은 메모리 용량이 높고 NVLink-C2C와 같은 더 빠른 상호 연결을 갖춘보다 광범위한 AI 워크로드를 지원하도록 설계되었으며, 이는 PCIE Gen 5의 대역폭의 7 배를 제공합니다 [5] [8].

인용 :
[1] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jedy17/nvidia_digits_specs_released_and_renamed_to_dgx/
[2] https://images.nvidia.com/content/newsletters/email/pdf/dgx-station-wp.pdf
[3] https://opentools.ai/news/nvidia-unleashes--future-with-personal-ai-supercomputers
[4] https://www.youtube.com/watch?v=KRBH0Von-2A
[5] https://www.notebookcheck.net/nvidia-unveils-dgx-station-desktop-ai-supercomputer-with-72-core-cpu-and-blackwell-ultra-gpu.981669.0.html
[6] https://docs.nvidia.com/dgx/dgxa100-user-guide/introduction-to-dgxa100.html
[7] https://www.techpowerup.com/forums/threads/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-station-ersonal-ai-computers.334300/
[8] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-station/
[9] https://xenon.com.au/product/nvidia-dgx-station/
[10] https://mcomputers.cz/en/products-and-services/nvidia/dgx-systems/nvidia-dgx-station-a100/