Ο σταθμός NVIDIA DGX SPARK και DGX είναι και οι δύο προσωπικοί υπερυπολογιστές AI που έχουν σχεδιαστεί για να φέρουν υψηλής απόδοσης AI Computing στην επιφάνεια εργασίας, αλλά καλύπτουν διαφορετικές ανάγκες και προσφέρουν ξεχωριστά προφίλ απόδοσης.
DGX Spark
Το DGX Spark διατίθεται στο εμπόριο ως ο μικρότερος υπερυπολογιστής AI στον κόσμο και έχει σχεδιαστεί για ένα ευρύ φάσμα χρηστών, συμπεριλαμβανομένων των ερευνητών, των επιστημόνων δεδομένων και των φοιτητών. Διαθέτει το NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip, το οποίο περιλαμβάνει μια ισχυρή GPU Blackwell με πυρήνες Tensor πέμπτης γενιάς και υποστήριξη FP4. Αυτή η διαμόρφωση επιτρέπει στο DGX Spark να επιτυγχάνει έως και 1.000 τρισεκατομμύρια λειτουργίες ανά δευτερόλεπτο (TOPS) για το φόρτο εργασίας του AI, καθιστώντας την κατάλληλη για πρωτότυπα, τελειοποίηση και ανάπτυξη μοντέλων AI τοπικά ή για υποδομή σύννεφων [1] [2] [3].
Το DGX Spark έρχεται με 128GB μνήμης Unified LPDDR5X και προσφέρει επιλογές αποθήκευσης μέχρι 4TB NVME SSD. Υποστηρίζει επίσης προηγμένες δυνατότητες δικτύωσης, όπως το ConnectX-7, επιτρέποντας στους χρήστες να συνδέουν πολλαπλές σπινθήρες για μεγαλύτερα έργα AI [3]. Το σύστημα είναι συμπαγές, τρέχει σε μια τυπική ηλεκτρική υποδοχή και διατίθεται σε $ 3.000, καθιστώντας το πιο προσιτό σε ένα ευρύτερο κοινό [2] [7].
σταθμός DGX
Αντίθετα, ο σταθμός DGX είναι ένα πιο ισχυρό σύστημα επιφάνειας εργασίας που έχει σχεδιαστεί για την απαιτούμενη εργασία εργασίας AI, στοχεύοντας στους επαγγελματίες χρήστες και τις επιχειρήσεις. Τροφοδοτείται από το Nvidia GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip, το οποίο περιλαμβάνει μια GPU NVIDIA Blackwell με τους τελευταίους πυρήνες τανυστήρα και την ακρίβεια FP4. Αυτή η ρύθμιση παρέχει την απόδοση του κεντρικού επιπέδου δεδομένων σε μια επιφάνεια εργασίας, καθιστώντας την ιδανική για μεγάλης κλίμακας εκπαίδευση μοντέλων AI και συμπεράσματα [1] [6].
Ο σταθμός DGX διαθέτει ένα εντυπωσιακό 784GB συνεκτικού χώρου μνήμης, σημαντικά περισσότερο από το DGX Spark, επιτρέποντάς του να χειριστεί πολύ μεγαλύτερα και πιο σύνθετα μοντέλα AI. Διαθέτει επίσης το NVIDIA ConnectX-8 Supernic, το οποίο υποστηρίζει ταχύτητες δικτύωσης μέχρι 800GB/s. Αυτό επιτρέπει τη σύνδεση υψηλής ταχύτητας μεταξύ πολλαπλών σταθμών DGX για μαζικούς φόρτους εργασίας AI και επιταχύνει τις μεταφορές δεδομένων [1] [5].
Ενώ το DGX Spark είναι διαθέσιμο για αγορά στα 3.000 δολάρια, ο σταθμός DGX αναμένεται να κυκλοφορήσει αργότερα το 2025 μέσω συνεργατών κατασκευής όπως η ASUS, η Dell και η HP, με τιμή πιθανό να είναι σημαντικά υψηλότερη, ενδεχομένως στην περιοχή των $ 10.000 έως $ 50.000 [9].
Σύγκριση απόδοσης
Όσον αφορά την ακατέργαστη απόδοση, ο σταθμός DGX έχει σχεδιαστεί για να χειρίζεται πιο απαιτητικές εργασίες AI λόγω της μεγαλύτερης χωρητικότητας μνήμης και της ισχυρότερης GPU. Το DGX Spark, ενώ είναι ισχυρό για το μέγεθος και την τιμή του, είναι καλύτερα κατάλληλη για έργα AI μικρότερης κλίμακας και πρωτότυπα. Και τα δύο συστήματα αξιοποιούν την αρχιτεκτονική Grace Blackwell της NVIDIA και τις προηγμένες τεχνολογίες διασύνδεσης για τη βελτιστοποίηση της απόδοσης για το φόρτο εργασίας του AI, αλλά οι δυνατότητες του σταθμού DGX είναι πιο ευθυγραμμισμένες με τις απαιτήσεις του επιχειρηματικού επιπέδου.
Συνολικά, το DGX Spark προσφέρει ισορροπία απόδοσης και οικονομικής προσιτότητας, καθιστώντας την AI υπολογιστική πιο προσιτή σε ένα ευρύτερο κοινό, ενώ ο σταθμός DGX τοποθετείται ως λύση υψηλής τεχνολογίας για επαγγελματίες και οργανισμούς που απαιτούν ακραία ισχύ επεξεργασίας AI.
Αναφορές:
[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-grace-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-revolutionizing-personal-ai-computing-2503/
[6] https://opentools.ai/news/nvidia-unleashes-the-future-personal-ai-supercomputers
[7] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jedy17/nvidia_digits_specs_releaster_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