يعد كل من Nvidia DGX Spark ومحطة DGX كلاهما من الحواسيب الفائقة من الذكاء الاصطناعي المصممين لجلب حوسبة AI عالية الأداء إلى سطح المكتب ، لكنها تلبي احتياجات مختلفة وتقديم ملفات تعريف أداء مميزة.
DGX Spark
يتم تسويق شرارة DGX باعتبارها أصغر حاسوب منظمة العفو الدولية في العالم ومصممة لمجموعة واسعة من المستخدمين ، بما في ذلك الباحثين وعلماء البيانات والطلاب. إنه يتميز بـ Nvidia GB10 Grace Blackwell Superchip ، والذي يتضمن GPU Blackwell قويًا مع نوى الموترات من الجيل الخامس ودعم FP4. يسمح هذا التكوين لـ DGX Spark بتحقيق ما يصل إلى 1000 تريليون عملية في الثانية (TOPS) لأعباء عمل الذكاء الاصطناعى ، مما يجعلها مناسبة للنماذج الأولية ، والضبط ، ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي محليًا أو على البنية التحتية السحابية [1] [2].
تأتي شرارة DGX مع 128 جيجابايت من ذاكرة LPDDR5x الموحدة وتوفر خيارات تخزين تصل إلى 4 تيرابايت NVME SSD. كما يدعم إمكانات الشبكات المتقدمة ، مثل ConnectX-7 ، مما يسمح للمستخدمين بتوصيل شرارات متعددة لمشاريع الذكاء الاصطناعى الأكبر [3]. النظام مضغوط ، ويعمل على مقبس كهربائي قياسي ، ويبلغ سعره 3000 دولار ، مما يجعله في متناول جمهور أوسع [2] [7].
DGX Station
على النقيض من ذلك ، تعد محطة DGX نظام سطح مكتب أكثر قوة مصمم للمطالبة بأعباء عمل الذكاء الاصطناعى واستهداف المستخدمين والمؤسسات المحترفين. إنه مدعوم من SuperChip Nvidia GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop ، والذي يتضمن GPU Nvidia Blackwell Ultra مع أحدث نوى الموتر ودقة FP4. يوفر هذا الإعداد أداءً على مستوى مركز البيانات على سطح المكتب ، مما يجعله مثاليًا للتدريب على نموذج الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع [1] [6].
تتميز محطة DGX بمساحة ذاكرة متماسكة 784 جيجا بايت ، أكثر بكثير من شرارة DGX ، مما يسمح لها بالتعامل مع نماذج الذكاء الاصطناعى الأكبر والأكثر تعقيدًا. كما أنه يتميز بـ NVIDIA ConnectX-8 Supernic ، والذي يدعم سرعات الشبكات التي تصل إلى 800 جيجابايت/ثانية. يتيح ذلك الاتصال عالي السرعة بين محطات DGX المتعددة لأعباء عمل AI الضخمة وتسريع نقل البيانات [1] [5].
على الرغم من أن شرارة DGX متاحة للشراء بسعر 3000 دولار ، من المتوقع أن يتم إصدار محطة DGX في وقت لاحق في عام 2025 من خلال شركاء التصنيع مثل ASUS و Dell و HP ، مع سعر من المحتمل أن يكون أعلى بكثير ، وربما في حدود 10،000 دولار إلى 50000 دولار [9].
مقارنة الأداء
فيما يتعلق بالأداء الخام ، تم تصميم محطة DGX للتعامل مع مهام الذكاء الاصطناعى أكثر تطلبًا بسبب قدرتها على ذاكرة أكبر و GPU أكثر قوة. إن شرارة DGX ، على الرغم من أنها قوية لحجمها وسعرها ، أكثر ملاءمة لمشاريع الذكاء الاصطناعى الأصغر والنماذج الأولية. يستفيد كلا النظامين من تقنيات Grace Blackwell من Nvidia وتقنيات التوصيل المتقدمة لتحسين الأداء لأعباء عمل الذكاء الاصطناعى ، ولكن إمكانيات محطة DGX أكثر توافقًا مع متطلبات مستوى المؤسسة.
بشكل عام ، توفر DGX Spark توازنًا بين الأداء والقدرة على تحمل التكاليف ، مما يجعل من الذكاء الاصطناعي أكثر سهولة لجمهور أوسع ، في حين يتم وضع محطة DGX كحل راقي للمهنيين والمؤسسات التي تتطلب قوة معالجة الذكاء الاصطناعى.
الاستشهادات:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-tation-personal-ai-copters
[2] https://www.theverge.com/news/631957/nvidia-dgx-spark-station-grace-lackwell-ai-supercomputers-gtc
[3] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-tation-a-new-desktop-line-for-ai-work
[4] https://www.nvidia.com/en-eu/project-digits/
[5] https://www.ainvest.com/news/nvidia-unveils-dgx-spark-dgx-station-revolutionizing-personal-ai-computing-2503/
[6] https://opentools.ai/news/nvidia-unleashes-the-future-with-personal-ai-supercomputers
[7]
[8] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-station/
[9] https://www.youtube.com/watch؟v=krbh0von-2a
[10] https://www.youtube.com/watch؟v=CSIHXRI1JT4
[11] https://www.turtlesai.com/en/pages-2527/nvidia-introduroduces-dgx-spark-fka-digits-and-dgx-station