Die NVIDIA DGX Spark und die DGX-Station sind beide persönliche KI-Supercomputer, die zum Desktop mit leistungsstarken KI-Computing einbringen. Sie richten sich jedoch an unterschiedliche Bedürfnisse und bieten unterschiedliche Leistungsprofile an.
DGX Spark
Der DGX Spark wird als der kleinste AI -Supercomputer der Welt vermarktet und ist für ein breites Spektrum von Benutzern konzipiert, darunter Forscher, Datenwissenschaftler und Studenten. Es verfügt über den Nvidia GB10 Grace Blackwell Superchip, zu dem eine mächtige Blackwell-GPU mit Tensor-Kernen der fünften Generation und FP4-Unterstützung gehören. Diese Konfiguration ermöglicht es dem DGX-Spark, bis zu 1.000 Billionen Operationen pro Sekunde (TOPS) für KI-Workloads zu erzielen, wodurch sie für Prototypen, Feinabstimmungen und Bereitstellung von KI-Modellen lokal oder auf der Cloud-Infrastruktur geeignet ist [1] [2] [3].
Der DGX -Spark wird mit 128 GB einheitlichem LPDDR5X -Speicher ausgestattet und bietet Speicheroptionen von bis zu 4 TB NVME SSD. Es unterstützt auch erweiterte Netzwerkfunktionen wie Connectx-7, sodass Benutzer mehrere Funken für größere KI-Projekte anschließen können [3]. Das System ist kompakt, läuft auf einer Standard -Elektroschekte und kostet 3.000 US -Dollar, wodurch es für ein breiteres Publikum zugänglicher ist [2] [7].
DGX Station
Im Gegensatz dazu ist die DGX -Station ein leistungsstärkeres Desktop -System für die anspruchsvolle KI -Workloads, die professionelle Benutzer und Unternehmen anstrebt. Es wird vom NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip angetrieben, der eine Nvidia Blackwell Ultra GPU mit den neuesten Tensor -Kernen und FP4 -Präzision umfasst. Dieses Setup bietet Auftriebsleistung auf einem Desktop auf Rechnungsplätze auf Rechnung und ist ideal für ein großflächiges KI-Modelltraining und -inferenz [1] [6].
Die DGX -Station verfügt über beeindruckende 784 GB kohärentes Speicherraum, wesentlich mehr als der DGX -Spark, sodass sie viel größere und komplexere KI -Modelle verarbeiten können. Es verfügt außerdem über den NVIDIA ConnectX-8 Supernic, das Netzwerkgeschwindigkeiten von bis zu 800 GB/s unterstützt. Dies ermöglicht eine Hochgeschwindigkeitsverbindung zwischen mehreren DGX-Stationen für massive KI-Workloads und beschleunigt Datenübertragungen [1] [5].
Während der DGX Spark bei 3.000 US -Dollar erhältlich ist, wird die DGX -Station voraussichtlich später im Jahr 2025 über Fertigungspartner wie ASUS, Dell und HP veröffentlicht, wobei der Preis wahrscheinlich deutlich höher ist, möglicherweise im Bereich von 10.000 bis 50.000 US -Dollar [9].
Leistungsvergleich
In Bezug auf die Rohleistung ist die DGX -Station aufgrund ihrer größeren Speicherkapazität und leistungsfähigerer GPU für anspruchsvollere KI -Aufgaben ausgelegt. Der DGX-Spark ist zwar mächtig für Größe und Preis leistungsfähig, eignet sich jedoch besser für kleinere KI-Projekte und Prototypen. Beide Systeme nutzen die Grace Blackwell Architecture von Nvidia und fortschrittliche Interconnect-Technologien, um die Leistung für KI-Workloads zu optimieren, aber die Funktionen der DGX-Station sind stärker auf Anforderungen auf Unternehmensebene ausgerichtet.
Insgesamt bietet der DGX Spark ein Gleichgewicht zwischen Leistung und Erschwinglichkeit, wodurch KI für ein breiteres Publikum zugänglicher wird, während die DGX-Station als High-End-Lösung für Fachkräfte und Organisationen positioniert ist, die extreme KI-Verarbeitungskraft benötigen.
Zitate:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers
[2] https://www.theverge.com/news/631957/nvidia-dgx-spark-station-blackwell-ai-superComputers-gtc
[3] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-station-a-new-specialized-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-revolution-personal-ai-computing-2503/
[6] https://opentools.ai/news/nvidia-unleashes-the-future-with-personal-ai-supercomputers
[7] https://www.reddit.com/r/localllama/commentments/1jedy17/nvidia_digits_specs_reletest_and_renamed_to_dgx/
[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-introduces-dgx-spark-fka-digits-and-dgx-station