ประสิทธิภาพของ DGX Spark เปรียบเทียบกับสถานี DGX ได้อย่างไร

DGX Spark

DGX Spark วางตลาดเป็นซูเปอร์คอมพิวเตอร์ AI ที่เล็กที่สุดในโลกและได้รับการออกแบบมาสำหรับผู้ใช้ที่หลากหลายรวมถึงนักวิจัยนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลและนักเรียน มันมี Nvidia GB10 Grace Blackwell Superchip ซึ่งรวมถึง Blackwell GPU ที่ทรงพลังพร้อมแกนเทนเซอร์รุ่นที่ห้าและการสนับสนุน FP4 การกำหนดค่านี้ช่วยให้ DGX Spark สามารถดำเนินการได้มากถึง 1,000 ล้านล้านต่อวินาที (ท็อปส์ซู) สำหรับเวิร์กโหลด AI ทำให้เหมาะสำหรับการสร้างต้นแบบการปรับแต่งและการปรับใช้โมเดล AI ในพื้นที่หรือบนโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์ [1] [2] [3]

DGX Spark มาพร้อมกับหน่วยความจำ LPDDR5X แบบครบวงจร 128GB และมีตัวเลือกการจัดเก็บที่สูงถึง 4TB NVME SSD นอกจากนี้ยังรองรับความสามารถในการสร้างเครือข่ายขั้นสูงเช่น ConnectX-7 ทำให้ผู้ใช้สามารถเชื่อมต่อประกายไฟหลายตัวสำหรับโครงการ AI ขนาดใหญ่ [3] ระบบมีขนาดกะทัดรัดทำงานบนซ็อกเก็ตไฟฟ้ามาตรฐานและมีราคาอยู่ที่ $ 3,000 ทำให้สามารถเข้าถึงผู้ชมที่กว้างขึ้น [2] [7]

DGX

ในทางตรงกันข้ามสถานี DGX เป็นระบบเดสก์ท็อปที่ทรงพลังกว่าที่ออกแบบมาเพื่อเรียกร้องปริมาณงาน AI โดยกำหนดเป้าหมายผู้ใช้มืออาชีพและองค์กร มันใช้พลังงานจาก Nvidia GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip ซึ่งรวมถึง Nvidia Blackwell Ultra GPU ที่มีแกนเทนเซอร์ล่าสุดและความแม่นยำ FP4 การตั้งค่านี้ให้ประสิทธิภาพระดับศูนย์ข้อมูลบนเดสก์ท็อปทำให้เหมาะสำหรับการฝึกอบรมแบบจำลอง AI ขนาดใหญ่และการอนุมาน [1] [6]

สถานี DGX มีพื้นที่หน่วยความจำที่สอดคล้องกัน 784GB ที่น่าประทับใจมากกว่า DGX Spark อย่างมีนัยสำคัญทำให้สามารถจัดการกับรุ่น AI ที่มีขนาดใหญ่กว่าและซับซ้อนมากขึ้น นอกจากนี้ยังมี NVIDIA ConnectX-8 Supernic ซึ่งรองรับความเร็วเครือข่ายสูงถึง 800GB/s สิ่งนี้ช่วยให้การเชื่อมต่อความเร็วสูงระหว่างสถานี DGX หลายสถานีสำหรับเวิร์กโหลด AI ขนาดใหญ่และเร่งการถ่ายโอนข้อมูล [1] [5]

ในขณะที่ DGX Spark มีให้ซื้อที่ $ 3,000 สถานี DGX คาดว่าจะวางจำหน่ายในภายหลังในปี 2025 ผ่านพันธมิตรการผลิตเช่น Asus, Dell และ HP ซึ่งมีราคาสูงขึ้นอย่างมีนัยสำคัญอาจอยู่ในช่วง 10,000 ถึง $ 50,000 [9]

การเปรียบเทียบประสิทธิภาพ

ในแง่ของประสิทธิภาพดิบสถานี DGX ได้รับการออกแบบมาเพื่อจัดการงาน AI ที่ต้องการมากขึ้นเนื่องจากความจุหน่วยความจำที่ใหญ่ขึ้นและ GPU ที่ทรงพลังยิ่งขึ้น DGX Spark ในขณะที่มีประสิทธิภาพสำหรับขนาดและราคานั้นเหมาะกว่าสำหรับโครงการ AI ขนาดเล็กและการสร้างต้นแบบ ทั้งสองระบบใช้ประโยชน์จากสถาปัตยกรรม Grace Blackwell ของ Nvidia และเทคโนโลยีการเชื่อมต่อระหว่างกันขั้นสูงเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพประสิทธิภาพสำหรับเวิร์กโหลด AI แต่ความสามารถของสถานี DGX นั้นสอดคล้องกับข้อกำหนดระดับองค์กรมากขึ้น

โดยรวมแล้ว DGX Spark นำเสนอความสมดุลของประสิทธิภาพและความสามารถในการจ่ายทำให้การคำนวณ AI สามารถเข้าถึงผู้ชมได้มากขึ้นในขณะที่สถานี DGX อยู่ในตำแหน่งที่เป็นโซลูชั่นระดับสูงสำหรับมืออาชีพและองค์กรที่ต้องการพลังการประมวลผล AI ที่รุนแรง

การอ้างอิง:
[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-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-revolutionizing-personal-ai-pomputing-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_relese_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-and-dgx-station