Az NVIDIA DGX Spark és a DGX állomás egyaránt személyes AI szuperszámítógépek, amelyek célja, hogy nagy teljesítményű AI számítástechnikát hozzanak az asztalra, ám ezek különféle igények kielégítésére szolgálnak, és különálló teljesítményprofilokat kínálnak.
DGX Spark
A DGX Spark -ot a világ legkisebb AI szuperszámítógépeként forgalmazzák, és számos felhasználó számára készült, beleértve a kutatókat, az adattudósokat és a hallgatókat. A NVIDIA GB10 GRACE Blackwell Superchip tartalmazza, amely magában foglalja egy hatalmas Blackwell GPU-t, ötödik generációs tenzormaggal és FP4 támogatással. Ez a konfiguráció lehetővé teszi a DGX Spark számára, hogy másodpercenként akár 1000 trillió műveletet érjen el az AI munkaterheléseknél, ezáltal alkalmassá teszi a prototípus készítésére, a finomhangolásra és az AI modellek helyi vagy felhőinfrastruktúrájának telepítésére [1] [2] [3].
A DGX Spark 128 GB -os Unified LPDDR5X memóriával érkezik, és legfeljebb 4TB NVME SSD tárolási lehetőségeket kínál. Támogatja továbbá a fejlett hálózati képességeket, például a ConnectX-7-et, lehetővé téve a felhasználók számára, hogy több szikrát csatlakozzanak nagyobb AI projektekhez [3]. A rendszer kompakt, egy standard elektromos aljzaton fut, és ára 3000 dollár, így szélesebb közönség számára elérhetőbbé válik [2] [7].
DGX állomás
Ezzel szemben a DGX állomás egy erősebb asztali rendszer, amelynek célja az AI munkaterhelések igénylésére, a professzionális felhasználók és a vállalkozások célzására. Az Nvidia GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip táplálja, amely magában foglalja a Nvidia Blackwell Ultra GPU -t, a legújabb Tensor magokkal és az FP4 pontossággal. Ez a beállítás az adatközponti szintű teljesítményt biztosítja az asztalon, így ideális a nagyszabású AI modell edzéshez és következtetéshez [1] [6].
A DGX állomás lenyűgöző 784 GB -os koherens memóriaterülettel büszkélkedhet, ami lényegesen több, mint a DGX Spark, lehetővé téve, hogy sokkal nagyobb és összetettebb AI modelleket kezeljen. Ezenkívül szerepel az NVIDIA ConnectX-8 Supernic, amely támogatja a 800 GB/s hálózati sebességet. Ez lehetővé teszi a nagysebességű csatlakozást több DGX állomás között a hatalmas AI munkaterhelésekhez, és felgyorsítja az adatátvitel [1] [5].
Míg a DGX Spark 3000 dollárral vásárolható meg, a DGX állomás várhatóan később, 2025 -ben szabadon bocsátják, olyan gyártási partnerek révén, mint az Asus, a Dell és a HP, az ár valószínűleg jelentősen magasabb, potenciálisan 10 000–50 000 dollár tartományban [9].
Teljesítmény -összehasonlítás
A nyers teljesítmény szempontjából a DGX állomást úgy tervezték, hogy nagyobb memóriakapacitása és erősebb GPU miatt igényesebb AI -feladatokat kezeljen. A DGX Spark, bár méretére és árára hatalmas, jobban megfelel a kisebb léptékű AI projektekhez és a prototípus készítéséhez. Mindkét rendszer kihasználja az Nvidia Grace Blackwell architektúráját és az Advanced Connect technológiákat az AI munkaterhelések teljesítményének optimalizálása érdekében, ám a DGX állomás képességei jobban igazodnak a vállalati szintű követelményekhez.
Összességében a DGX Spark a teljesítmény és a megfizethetőség egyensúlyát kínálja, így az AI kiszámíthatóbbá teszi a szélesebb közönség számára, míg a DGX állomás csúcskategóriás megoldásként helyezkedik el a szélsőséges AI feldolgozási energiát igénylő szakemberek és szervezetek számára.
Idézetek:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-anunces-dgx-park-and-dgx-station-personal-ai-computers
[2] https://www.theverge.com/news/631957/nvidia-dgx-park-station-blackwell-ai-supputers-gtc
[3] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-station-a-new-specialized-desktop-for-ai-work
[4] https://www.nvidia.com/en-eu/project-beigits/
[5] https://www.ainvest.com/news/nvidia- Unveils-dgx-Park-dgx-station-revolutionizing-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_reeled_and_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