Stația NVIDIA DGX Spark și DGX sunt ambele supercomputere AI personale concepute pentru a aduce calculatoare AI de înaltă performanță pe desktop, dar răspund nevoilor diferite și oferă profiluri de performanță distincte.
DGX Spark
DGX Spark este comercializat ca cel mai mic supercomputer AI din lume și este conceput pentru o gamă largă de utilizatori, inclusiv cercetători, oameni de știință de date și studenți. Prezintă Nvidia GB10 Grace Blackwell Superchip, care include un puternic GPU Blackwell cu nuclee de tensiune de generație a cincea și suport FP4. Această configurație permite DGX Spark să obțină până la 1.000 de trilioane de operații pe secundă (topuri) pentru sarcinile de lucru AI, ceea ce o face potrivită pentru prototipare, reglare fină și implementare a modelelor AI la nivel local sau pe infrastructura cloud [1] [2] [3].
Spark DGX vine cu 128 GB de memorie LPDDR5X unificată și oferă opțiuni de stocare de până la 4TB NVME SSD. De asemenea, acceptă capacități avansate de rețea, cum ar fi ConnectX-7, permițând utilizatorilor să conecteze mai multe scântei pentru proiecte AI mai mari [3]. Sistemul este compact, rulează pe o priză electrică standard și are un preț de 3.000 de dolari, ceea ce îl face mai accesibil pentru un public mai larg [2] [7].
Stația DGX
În schimb, stația DGX este un sistem desktop mai puternic conceput pentru a solicita sarcini de lucru AI, vizând utilizatorii și întreprinderile profesionale. Este alimentat de Nvidia GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip, care include un GPU Nvidia Blackwell Ultra cu cele mai recente nuclee de tensiune și precizie FP4. Această configurație oferă performanțe la nivel de centru de date pe un desktop, ceea ce o face ideală pentru formarea și inferența modelului AI la scară largă [1] [6].
Stația DGX se mândrește cu un impresionant de 784 GB de spațiu de memorie coerent, semnificativ mai mult decât scânteia DGX, permițându -i să gestioneze modele AI mult mai mari și mai complexe. De asemenea, oferă Supernicul NVIDIA ConnectX-8, care acceptă viteze de rețea de până la 800 GB/s. Aceasta permite conectivitatea de mare viteză între mai multe stații DGX pentru sarcini de lucru masive AI și accelerează transferurile de date [1] [5].
În timp ce DGX Spark este disponibil pentru achiziție la 3.000 de dolari, stația DGX este de așteptat să fie lansată mai târziu în 2025 prin intermediul unor parteneri de producție precum Asus, Dell și HP, cu un preț probabil să fie semnificativ mai mare, potențial în intervalul de la 10.000 la 50.000 USD [9].
Comparație de performanță
În ceea ce privește performanțele brute, stația DGX este concepută pentru a gestiona sarcini AI mai solicitante, datorită capacității sale de memorie mai mari și a GPU mai puternic. Sparkul DGX, deși este puternic pentru dimensiunea și prețul său, este mai potrivită pentru proiecte AI și prototipuri la scară mai mică. Ambele sisteme folosesc arhitectura Grace Blackwell a NVIDIA și tehnologiile avansate de interconectare pentru a optimiza performanța pentru sarcinile de lucru AI, dar capacitățile stației DGX sunt mai aliniate la cerințele la nivel de întreprindere.
În general, DGX Spark oferă un echilibru de performanță și accesibilitate, ceea ce face ca calcularea AI să fie mai accesibilă unui public mai larg, în timp ce stația DGX este poziționată ca o soluție de înaltă calitate pentru profesioniști și organizații care necesită o putere de procesare extremă AI.
Citări:
[1] https://nvidianeews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-station-personal-A-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-pecialized-sktop-sine-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_released_and_renamed_to_dgx/
[8] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-tatation/
[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-introducts-dgx-spark-fka-digits-and-dgx-stație