NVIDIA DGX Spark i DGX Station to osobiste superkomputery AI zaprojektowane w celu wprowadzenia wysokowydajnych przetwarzania AI na komputery stacjonarne, ale zaspokajają różne potrzeby i oferują wyraźne profile wydajności.
DGX Spark
DGX Spark jest sprzedawany jako najmniejszy na świecie superkomputer AI i jest przeznaczony dla szerokiej gamy użytkowników, w tym badaczy, naukowców z danych i studentów. Zawiera Nvidia GB10 Grace Blackwell Superchip, który zawiera potężny procesor graficzny Blackwell z rdzeniami tensorowymi piątej generacji i obsługą FP4. Ta konfiguracja umożliwia iskrę DGX osiągnięcie do 1000 bilionów operacji na sekundę (wierzchołki) dla obciążeń AI, dzięki czemu jest odpowiednia do prototypowania, dopracowania i wdrażania modeli AI lokalnie lub w infrastrukturze chmurowej [1] [2] [3].
DGX Spark jest wyposażony w 128 GB ujednoliconej pamięci LPDDR5X i oferuje opcje przechowywania do 4TB NVME SSD. Obsługuje również zaawansowane możliwości sieciowe, takie jak ConnectX-7, umożliwiając użytkownikom łączenie wielu iskier dla większych projektów AI [3]. System jest kompaktowy, działa na standardowym gnieździe elektrycznym i jest wyceniony na 3000 USD, co czyni go bardziej dostępnym dla szerszej publiczności [2] [7].
DGX Station
Natomiast stacja DGX jest mocniejszym systemem komputerów stacjonarnych zaprojektowanych do wymagania obciążenia AI, kierując się do profesjonalnych użytkowników i przedsiębiorstw. Jest zasilany przez Nvidia GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip, który obejmuje Nvidia Blackwell Ultra GPU z najnowszymi rdzeniami tensorowymi i precyzją FP4. Ta konfiguracja zapewnia wydajność na poziomie centrum danych na komputerze, dzięki czemu jest idealny do treningu i wnioskowania modelu AI na dużą skalę [1] [6].
Stacja DGX ma imponującą 784 GB spójnej przestrzeni pamięci, znacznie więcej niż iskra DGX, umożliwiając obsługę znacznie większych i bardziej złożonych modeli AI. Zawiera także NVIDIA Connectx-8 Supernic, który obsługuje prędkości sieci do 800 GB/s. Umożliwia to szybką łączność między wieloma stacji DGX dla masywnych obciążeń AI i przyspiesza transfery danych [1] [5].
Podczas gdy DGX Spark jest dostępny do zakupu w wysokości 3000 USD, stacja DGX ma zostać wydana później w 2025 r. Za pośrednictwem partnerów produkcyjnych, takich jak ASUS, Dell i HP, z ceną prawdopodobnie będą znacznie wyższe, potencjalnie w przedziale od 10 000 do 50 000 USD [9].
Porównanie wydajności
Jeśli chodzi o surową wydajność, stacja DGX została zaprojektowana do obsługi bardziej wymagających zadań AI ze względu na większą pojemność pamięci i mocniejszy procesor graficzny. DGX Spark, choć potężna ze względu na swoją wielkość i cenę, lepiej nadaje się do mniejszych projektów AI i prototypowania. Oba systemy wykorzystują architekturę Grace Blackwell NVIDIA i zaawansowane technologie interkonect w celu optymalizacji wydajności dla obciążeń AI, ale możliwości stacji DGX są bardziej dostosowane do wymagań na poziomie przedsiębiorstw.
Ogólnie rzecz biorąc, DGX Spark oferuje równowagę wydajności i przystępności cenowej, dzięki czemu obliczanie AI jest bardziej dostępne dla szerszej publiczności, podczas gdy stacja DGX jest ustawiona jako wysokiej klasy rozwiązanie dla profesjonalistów i organizacji wymagających ekstremalnej siły przetwarzania AI.
Cytaty:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-anddgx-station-personal-ai-computers
[2] https://www.thheverge.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-revolutioning-personal-ai-computing-2503/
[6] https://opentools.ai/news/nvidia-unleashes-the-future-with-personal-ai-supercomputers
[7] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jedy17/nvidia_digits_specs_release_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-dgx-station