تم تصميم كل من NVIDIA DGX Spark و NVIDIA A100 GPU للحوسبة عالية الأداء ، لا سيما في بيئات AI ، تحليل البيانات ، وبيئات الحوسبة عالية الأداء (HPC). ومع ذلك ، فهي تخدم أغراض مختلفة وتقدم ملفات تعريف أداء مميزة.
NVIDIA A100 GPU
يعد وحدة معالجة الرسومات NVIDIA A100 عبارة عن وحدة معالجة رسمية قوية لمركز البيانات توفر أداءً استثنائياً لتطبيقات التعلم العميق و AI و HPC. إنه يتميز بنوى الموتر من الجيل الثالث ، والتي توفر ما يصل إلى 312 teraflops من أداء التعلم العميق ، وزيادة 20x عن جيل فولتا السابق [1] [2]. يشتمل A100 أيضًا على تقنية GPU (MIG) متعددة الخطوات ، مما يسمح بتقسيمها إلى مثيلات GPU معزولة متعددة لاستخدام الموارد الفعال [1] [2]. وهو يدعم مجموعة واسعة من الدقة الرياضية ، بما في ذلك FP16 و TF32 و FP32 ، مما يجعلها متعددة الاستخدامات لمختلف أعباء العمل [2] [3].
nvidia dgx Spark
NVIDIA DGX Spark هو كمبيوتر شخصي منظمة العفو الدولية مصمم لجلب أداء على مستوى مركز البيانات لبيئات سطح المكتب. وهي جزء من سلسلة DGX في NVIDIA ، والتي تشمل أنظمة مثل محطة DGX ، التي تهدف إلى توفير قدرات تطوير AI قوية في شكل مضغوط [6]. على الرغم من أن مقاييس الأداء المحددة لـ DGX Spark ليست مفصلة في المعلومات المتاحة ، إلا أنها مصممة للاستفادة من تقنية GPU المتقدمة في NVIDIA لدعم مهام تطوير الذكاء الاصطناعي بكفاءة.
مقارنة الأداء
- الأداء الخام: تم تحسين وحدة معالجة الرسومات A100 لعمليات مركز البيانات على نطاق واسع ، مما يوفر أداءً أوليًا أعلى بكثير لمهام التعلم العميق ومهام HPC مقارنة بأي حل لسطح المكتب مثل شرارة DGX. تمكنها نوى الموتر A100 وذاكرة النطاق الترددي العالي (HBM2E) من التعامل مع مجموعات البيانات الضخمة ونماذج AI المعقدة بشكل أكثر كفاءة [1] [2].
- قابلية التوسع والمرونة: تم تصميم A100 لقابلية التوسع ، مما يدعم مثيلات GPU المتعددة عبر MIG ، مما يسمح بالتعديل الديناميكي لطلبات عبء العمل. في المقابل ، فإن شرارة DGX ، على الرغم من أنها قوية لنظام سطح المكتب ، ليست مخصصة لنفس المستوى من قابلية التوسع مثل حلول مركز البيانات.
- استهلاك الطاقة وكفاءتها: يعمل A100 في TDP يصل إلى 400 واط ، مع بعض التكوينات التي تسمح بانخفاض استهلاك الطاقة. من المحتمل أن يكون لدى DGX Spark ، كونه حل سطح المكتب ، بصمة طاقة أقل ولكن لا يتم توفير تفاصيل محددة.
باختصار ، في حين أن كل من DGX Spark و A100 GPU هما أدوات قوية لتطبيقات AI و HPC ، فإن A100 مصمم لبيئات مركز البيانات على نطاق واسع مع التركيز على الأداء الخام وقابلية التوسع. من ناحية أخرى ، تجلب شرارة DGX إمكانيات AI عالية الأداء إلى عامل شكل سطح مكتب أكثر سهولة.
الاستشهادات:
[1] https://www.horizoniq.com/blog/nvidia-a100-specs/
[2] https://www.nvidia.com/content/dam/en-zz/solutions/data-center/a100/pdf/a100-80gb-datashet-update-nvidia-us-1521051-r2-web.pdf
[3] https://www.cudocompute.com/blog/comparative-analysis-of-nvidia-a100-vs-h100-gpus
[4] https://www.qblocks.cloud/creators/nvidia-tesla-a100-gpu-benchmarks
[5] https://www.nvidia.com/content/dam/en-zz/solutions/data-center/a100/pdf/nvidia-a100-datashet.pdf
[6] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-tation-personal-ai-copters
[7] https://lambdalabs.com/blog/nvidia-a100-gpu-deep-learning-bencharks-and-architectural-overview
[8] https://www.techpowerup.com/gpu-specs/a100-pcie-40-gb.c3623
[9] https://bizon-tech.com/gpu-benchmarks/nvidia-a100-80-gb-(pcie)-vs-nvidia-rtx-4090/624vs637
[10]
[11] https://www.perplexity.ai/finance/nvda