La stazione NVIDIA DGX Spark e DGX sono entrambi supercomputer di intelligenza artificiale personali progettati per portare il calcolo AI ad alte prestazioni sul desktop, ma soddisfano diverse esigenze e offrono profili di prestazioni distinti.
dgx Spark
DGX Spark è commercializzato come il più piccolo supercomputer al mondo ed è progettato per una vasta gamma di utenti, tra cui ricercatori, data scientist e studenti. Presenta la Nvidia GB10 Grace Blackwell Superchip, che include una potente GPU Blackwell con core tensori di quinta generazione e supporto FP4. Questa configurazione consente a DGX Spark di ottenere fino a 1.000 trilioni di operazioni al secondo (top) per carichi di lavoro AI, rendendolo adatto per la prototipazione, la messa a punto e la distribuzione di modelli di intelligenza artificiale localmente o sull'infrastruttura cloud [1] [2] [3].
DGX Spark viene fornito con 128 GB di memoria unificata LPDDR5X e offre opzioni di archiviazione fino a SSD NVME fino a 4 TB. Supporta inoltre funzionalità di rete avanzate, come ConnectX-7, consentendo agli utenti di collegare più scintille per progetti di intelligenza artificiale più grandi [3]. Il sistema è compatto, funziona su una presa elettrica standard e ha un prezzo di $ 3.000, rendendolo più accessibile a un pubblico più ampio [2] [7].
Stazionedgx
Al contrario, la stazione DGX è un sistema desktop più potente progettato per i carichi di lavoro di intelligenza artificiale, mira agli utenti professionisti e alle imprese. È alimentato dalla NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip, che include una GPU NVIDIA Blackwell Ultra con le ultime core di tensore e la precisione FP4. Questa configurazione offre prestazioni a livello di data center su un desktop, rendendolo ideale per la formazione e l'inferenza del modello AI su larga scala [1] [6].
La stazione DGX vanta un impressionante 784 GB di spazio di memoria coerente, significativamente più rispetto alla scintilla DGX, permettendogli di gestire modelli AI molto più grandi e complessi. Presenta inoltre il supernic Nvidia ConnectX-8, che supporta velocità di rete fino a 800 GB/s. Ciò consente la connettività ad alta velocità tra più stazioni DGX per enormi carichi di lavoro AI e accelera i trasferimenti di dati [1] [5].
Mentre DGX Spark è disponibile per l'acquisto a $ 3.000, la stazione DGX dovrebbe essere rilasciata più avanti nel 2025 attraverso partner di produzione come Asus, Dell e HP, con un prezzo che probabilmente sarà significativamente più alto, potenzialmente nell'intervallo da $ 10.000 a $ 50.000 [9].
Confronto delle prestazioni
In termini di prestazioni grezze, la stazione DGX è progettata per gestire compiti AI più impegnativi a causa della sua maggiore capacità di memoria e della GPU più potente. La scintilla DGX, sebbene potente per le sue dimensioni e il suo prezzo, è più adatta a progetti di intelligenza artificiale su scala ridotta e prototipazione. Entrambi i sistemi sfruttano l'architettura Grace Blackwell di Nvidia e le tecnologie interconnesse avanzate per ottimizzare le prestazioni per i carichi di lavoro di intelligenza artificiale, ma le capacità della stazione DGX sono più allineate con i requisiti a livello aziendale.
Nel complesso, DGX Spark offre un equilibrio tra prestazioni e convenienza, rendendo il calcolo più accessibile a un pubblico più ampio, mentre la stazione DGX è posizionata come una soluzione di fascia alta per professionisti e organizzazioni che richiedono un'enorme potenza di elaborazione dell'intelligenza artificiale.
Citazioni:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-station-personal-ai-computer
[2] https://www.theverge.com/news/631957/nvidia-dgx-spark-station-grace-blackwell-ai-supercomputer-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-supercomputer
[7] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jedy17/nvidia_digits_specs_released_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.tutlesai.com/en/pages-2527/nvidia-introduces-dgx-spark-fka-digits-and-dgx-station