NVIDIA DGX Spark och DGX-stationen är båda personliga AI-superdatorer som är utformade för att ge högpresterande AI-datoranvändning till skrivbordet, men de tillgodoser olika behov och erbjuder distinkta prestationsprofiler.
DGX Spark
DGX Spark marknadsförs som världens minsta AI -superdator och är utformad för ett brett utbud av användare, inklusive forskare, datavetare och studenter. Den har NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip, som inkluderar en kraftfull Blackwell GPU med femte generationens tensorkärnor och FP4-stöd. Denna konfiguration gör det möjligt för DGX-gnistan att uppnå upp till 1 000 biljoner verksamhet per sekund (toppar) för AI-arbetsbelastningar, vilket gör den lämplig för prototypning, finjustering och distribution av AI-modeller lokalt eller på molninfrastruktur [1] [2] [3].
DGX -gnistan levereras med 128 GB enhetligt LPDDR5X -minne och erbjuder lagringsalternativ på upp till 4TB NVME SSD. Det stöder också avancerade nätverksfunktioner, till exempel ConnectX-7, vilket gör att användare kan ansluta flera gnistor för större AI-projekt [3]. Systemet är kompakt, körs på ett vanligt elektriskt uttag och prissätts till $ 3 000, vilket gör det mer tillgängligt för en bredare publik [2] [7].
DGX -station
Däremot är DGX -stationen ett mer kraftfullt skrivbordssystem utformat för att kräva AI -arbetsbelastningar, inriktning på professionella användare och företag. Det drivs av NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip, som inkluderar en NVIDIA Blackwell Ultra GPU med de senaste Tensor -kärnorna och FP4 Precision. Denna installation ger data på datacenternivå på ett skrivbord, vilket gör den idealisk för storskalig AI-modellträning och inferens [1] [6].
DGX -stationen har en imponerande 784 GB koherent minnesutrymme, betydligt mer än DGX -gnistan, vilket gör att den kan hantera mycket större och mer komplexa AI -modeller. Den har också Nvidia ConnectX-8 Supernic, som stöder nätverkshastigheter på upp till 800 GB/s. Detta möjliggör höghastighetsanslutning mellan flera DGX-stationer för massiva AI-arbetsbelastningar och påskyndar dataöverföringar [1] [5].
Medan DGX -gnisten är tillgänglig för köp till $ 3 000, förväntas DGX -stationen släppas senare 2025 genom tillverkningspartners som ASUS, Dell och HP, med ett pris som sannolikt är betydligt högre, potentiellt inom intervallet 10.000 till $ 50.000 [9].
Performansjämförelse
När det gäller råprestanda är DGX -stationen utformad för att hantera mer krävande AI -uppgifter på grund av dess större minneskapacitet och mer kraftfull GPU. DGX-gnistan, även om den är kraftfull för sin storlek och pris, är bättre lämpad för mindre AI-projekt och prototyper. Båda systemen utnyttjar Nvidias Grace Blackwell Architecture och Advanced Interconnect Technologies för att optimera prestanda för AI-arbetsbelastningar, men DGX-stationens kapacitet är mer anpassade till kraven på företagsnivå.
Sammantaget erbjuder DGX Spark en balans mellan prestanda och överkomliga priser, vilket gör AI-beräkning mer tillgänglig för en bredare publik, medan DGX-stationen är positionerad som en avancerad lösning för proffs och organisationer som kräver extrem AI-bearbetningskraft.
Citeringar:
[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-backwell-ai-supercomputers-gtc
]
[4] https://www.nvidia.com/en-eu/project-igits/
]
[6] https://opentools.ai/news/nvidia- unleashes-the-future-with-personal-ai-supercomputers
[7] https://www.reddit.com/r/localllamama/comments/1jedy17/nvidia_digits_specs_released_and_enamed_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/sv/pages-2527/nvidia-introduces-dgx-spark-fka-igits-and-dgx-station