GPU NVIDIA DGX a GPU NVIDIA A100 jsou navrženy pro vysoce výkonné výpočetní techniky, zejména v prostředí AI, analýzou dat a vysoce výkonných počítačových (HPC). Slouží však různým účelům a nabízejí odlišné profily výkonu.
Nvidia A100 GPU
GPU NVIDIA A100 je výkonný GPU datového centra, který poskytuje výjimečný výkon pro aplikace Deep Learning, AI a HPC. Je vybaven třetí generací tenzorových jádrů, které dodávají až 312 teraflopů s hlubokým výkonem, což je 20x zvýšení oproti předchozí generaci Volta [1] [2]. A100 také zahrnuje technologii GPU (MIG) v multi-instanci, což umožňuje rozdělit se do více izolovaných instancí GPU pro efektivní využití zdrojů [1] [2]. Podporuje širokou škálu matematických přesností, včetně FP16, TF32 a FP32, což je univerzální pro různá pracovní zátěž [2] [3].
nvidia dgx jiskra
NVIDIA DGX Spark je osobní počítač AI určený k přenosu výkonu na úrovni datového centra do prostředí desktopů. Je součástí řady DGX NVIDIA, která zahrnuje systémy, jako je stanice DGX, zaměřená na poskytování silných schopností rozvoje AI v kompaktní formě [6]. Zatímco specifické metriky výkonu pro DGX Spark nejsou podrobně uvedeny v dostupných informacích, je navrženo tak, aby využívalo pokročilé technologii GPU NVIDIA na efektivně podporu vývoje a školení AI.
Porovnání výkonu
- RAW Performance: A100 GPU je optimalizován pro rozsáhlé operace datového centra a nabízí výrazně vyšší surový výkon pro hluboké učení a úkoly HPC ve srovnání s jakýmkoli desktopovým řešením, jako je DGX Spark. A100 Tensorové jádra a paměť s vysokou šířkou šířky (HBM2E) umožňují mu efektivněji zpracovávat masivní datové sady a komplexní modely AI [1] [2].
- Škálovatelnost a flexibilita: A100 je navržen pro škálovatelnost a podporuje více instancí GPU prostřednictvím MIG, což umožňuje dynamické přizpůsobení požadavkům pracovního vytížení. Naproti tomu Spark DGX, i když je výkonná pro stolní systém, není určena pro stejnou úroveň škálovatelnosti jako řešení datového centra.
- Spotřeba a účinnost energie: A100 pracuje na TDP až 400 wattů, přičemž některé konfigurace umožňují nižší spotřebu energie. Spark DGX, který je na plochu, má pravděpodobně nižší výkonovou stopu, ale konkrétní podrobnosti nejsou poskytovány.
Stručně řečeno, zatímco jak DGX Spark, tak A100 GPU jsou výkonné nástroje pro aplikace AI a HPC, A100 je přizpůsoben pro rozsáhlé prostředí datového centra se zaměřením na hrubý výkon a škálovatelnost. Na druhou stranu DGX Spark přináší vysoce výkonné schopnosti AI do přístupnějšího faktoru formy stolního počítače.
Citace:
[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-datasheet-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-bchnmarkmarks
[5] https://www.nvidia.com/content/dam/en-zz/solutions/data-center/a100/pdf/nvidia-a100-datasheet.pdf
[6] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-Dgx-park-and-Dgx-station-to--ai-computers
[7] https://lambdalabs.com/blog/nvidia-a100-g-deep-learning-benchmarks-and-architectural-overview
[8] https://www.techpoweru.com/gpu-specs/a100-pcie-40-gb.c3623
[9] https://bizon-tech.com/gpU-bchlmarks/nvidia-a100-80-gb-(pcie)-vs-nvidia-rtx-4090/624vs637
[10] https://www.reddit.com/r/machinelearning/comments/gop617/d_nvidia_a100_deep_learning_benchmark_estimates/
[11] https://www.perplexity.ai/finance/nvda