Gan DGX Spark, gan DGX stacija ir uzlabotas AI skaitļošanas sistēmas, kuras izstrādājusi NVIDIA, taču tās ievērojami atšķiras pēc formas faktora un lietojamības, kas ietekmē viņu mērķauditoriju un lietojumprogrammu scenārijus.
DGX Spark: kompakts un daudzpusīgs
DGX dzirkstele ir veidota kā kompakts AI superdators, ko bieži dēvē par "pasaules mazāko AI superdatoru". Tās formas koeficients ir optimizēts darbvirsmas lietošanai, padarot to ļoti pārnēsājamu un piemērotu videi, kur telpa ir ierobežota. Šis kompaktais dizains ļauj lietotājiem, piemēram, pētniekiem, datu zinātniekiem un studentiem, ir jaudīgas AI skaitļošanas iespējas pa rokai, bez nepieciešamības pēc īpašas darbstacijas vai lielas servera iestatīšanas.
Aprīkots ar NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip, DGX Spark piedāvā iespaidīgu sniegumu ar AI uzdevumiem līdz 1000 triljoniem operāciju sekundē (top). Tam ir 128 GB vienotas atmiņas un atbalsta uzlabotus AI modeļus, padarot to ideālu precizēšanai un secinājumu uzdevumiem. Sistēmas integrācija ar NVIDIA pilna kaudzes AI platformu ļauj nemanāmi pārejām starp vietējo attīstību un mākoņu vidi, ļaujot lietotājiem efektīvi veikt prototipu un atkārtot to darbplūsmas [1] [4] [10].
DGX stacija: augstas veiktspējas darbvirsmas risinājums
Turpretī DGX stacija ir veidota prasīgākas AI darba slodzes, un tā ir paredzēta, lai darbvirsmas formātā nodrošinātu datu centra līmeņa veiktspēju. Tas izmanto NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip, kas nodrošina ievērojami saskaņotu atmiņu (līdz 784 GB), salīdzinot ar dzirksteli. Tas padara DGX staciju īpaši labi piemērotu liela mēroga apmācībai un secināšanas uzdevumiem, kuriem nepieciešami plaši skaitļošanas resursi.
DGX stacijā ir arī uzlabotas savienojamības iespējas, izmantojot tās NVIDIA ConnectX-8 supernic, atbalstot tīkla ātrumu līdz 800 GB/s. Šī spēja ļauj savstarpēji savienot vairākas DGX stacijas lielākām darba slodzēm, veicinot sadarbības projektus, kuriem nepieciešama ātrgaitas datu pārsūtīšana. Sistēma ir pielāgota profesionālai videi, kurā sniegums un mērogojamība ir ārkārtīgi svarīga, padarot to par lielisku izvēli organizācijām, kas nodarbojas ar smagu AI pētniecību vai attīstību [2] [3] [5].
Ietekme uz lietojamību
Formas koeficienta atšķirības starp DGX dzirksteli un DGX staciju rada atšķirīgu lietojamību:
- Pārnesamība: DGX dzirksteles kompaktais raksturs ļauj to viegli pārvadāt un izmantot dažādos apstākļos, padarot to ideālu izglītības vajadzībām vai mazākām pētniecības komandām, kurām, iespējams, nav speciālas infrastruktūras.
- Veiktspējas vajadzības: DGX stacijas lielāka atmiņas ietilpība un augstākās tīkla iespējas padara to piemērotāku uzņēmumiem vai pētniecības iestādēm, kurām sarežģītiem modeļiem un plašām datu kopām ir nepieciešama spēcīga veiktspēja.
- mērķauditorija: lai arī abas sistēmas rūpējas par AI izstrādātājiem, DGX Spark vairāk vairāk aicina atsevišķiem lietotājiem vai mazām komandām, kas meklē pieejamus AI skaitļošanas risinājumus. Turpretī DGX stacija ir vērsta uz lielākām organizācijām, kurām ir vajadzīgas augstas veiktspējas skaitļošanas iespējas, kas integrētas viņu darbplūsmā.
Rezumējot, DGX dzirksteles formas koeficients uzlabo tās lietojamību elastīgā vidē, kur telpa un pārnesamība ir būtiska, turpretī DGX stacija ir paredzēta lietotājiem, kuriem nepieciešama augstāka veiktspēja un mērogojamība AI lietojumprogrammu pieprasīšanai.
Atsauces:
[1] https://www.ainvest.com/news/nvidia-unveils-dgx-park-dgx-station-revolucioning-Personal-ai-computing-2503
[2] https://www.techpowerup.com/334300/nvidia-announces-dgx-park-and-dgx-station-personal-ai-computers
[3] https://www.ainvest.com/news/nvidia-unveils-dgx-park-dgx-station-revolucioning-Personal-ai-computing-2503/
.
.
[6.]
,
[8] https://www.youtube.com/watch?v=krbh0von-2a
[9] https://www.theverge.com/news/631957/nvidia-dgx-park-grace-blackwell-ai-supercomputers-gtc
.
[11] https://www.maginative.com/article/nvidia-unveils-dgx-park-and-dgx-station-desktop-ai-supercomputers-for-the-develler-masses/