„NVIDIA DGX Spark“ ir „NVIDIA A100 GPU“ yra skirti didelio našumo skaičiavimui, ypač AI, duomenų analizės ir aukšto našumo skaičiavimo (HPC) aplinkoje. Tačiau jie tarnauja skirtingiems tikslams ir siūlo skirtingus našumo profilius.
NVIDIA A100 GPU
„NVIDIA A100 GPU“ yra galingas duomenų centro GPU, užtikrinantis išskirtinį giluminio mokymosi, AI ir HPC programų našumą. Jame yra trečiosios kartos tenzorinės šerdys, kurios suteikia iki 312 giluminio mokymosi veikimo teraflopų, tai yra 20 kartų padidėjimas, palyginti su ankstesne „Volta“ generavimu [1] [2]. „A100“ taip pat apima daugialypės GPU (MIG) technologiją, leidžiančią ją padalyti į keletą izoliuotų GPU egzempliorių, kad būtų galima efektyviai panaudoti išteklius [1] [2]. Tai palaiko daugybę matematikos tikslų, įskaitant FP16, TF32 ir FP32, todėl jis yra universalus įvairiems darbo krūviams [2] [3].
nvidia dgx kibirkštis
„NVIDIA DGX Spark“ yra asmeninis AI kompiuteris, skirtas duomenų centro lygio našumui suteikti darbalaukio aplinkai. Tai yra „NVIDIA“ DGX serijos, apimančios tokias sistemas kaip DGX stotis, dalis, kuria siekiama suteikti galingas AI kūrimo galimybes kompaktiška forma [6]. Nors konkrečios DGX kibirkštinės veiklos metrikos nėra išsamiai aprašytos turimos informacijos, ji skirta panaudoti pažangią „NVIDIA“ GPU technologiją, kad būtų galima efektyviai paremti AI kūrimo ir mokymo užduotis.
našumo palyginimas
- Neapdorotas našumas: A100 GPU yra optimizuotas didelio masto duomenų centro operacijoms, siūlančioms žymiai didesnį neapdorotą giluminio mokymosi ir HPC užduočių našumą, palyginti su bet kokiu darbalaukio sprendimu, tokiu kaip DGX „Spark“. „A100“ tenzoriniai šerdys ir aukšto lygio atmintis (HBM2E) leidžia efektyviau valdyti masinius duomenų rinkinius ir sudėtingus AI modelius [1] [2].
- mastelio keitimas ir lankstumas: A100 yra skirtas mastelio keitimui, palaikant kelis GPU egzempliorius per MIG, o tai leidžia dinamiškai pritaikyti darbo krūvio poreikius. Priešingai, DGX kibirkštis, nors ir galinga darbalaukio sistemai, nėra skirta tokiam pat mastelio lygiui kaip „Data Center Solutions“.
- energijos suvartojimas ir efektyvumas: „A100“ veikia iki 400 vatų TDP, o kai kurios konfigūracijos leidžia sumažinti energijos suvartojimą. „DGX Spark“, kuris yra darbalaukio sprendimas, greičiausiai turi mažesnį galios pėdsaką, tačiau konkrečios detalės nepateikiama.
Apibendrinant galima pasakyti, kad nors ir DGX „Spark“, ir „A100 GPU“ yra galingi AI ir HPC programų įrankiai, A100 yra pritaikytas didelio masto duomenų centro aplinkai, daugiausia dėmesio skiriant neapdorotam našumui ir masteliui. Kita vertus, DGX kibirkštis suteikia aukštos kokybės AI galimybes prieinamesniam, stalinio formos formos faktoriui.
Citatos:
[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-benchmarks
[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-stiation-personal-ai-computers
[7] https://lambdalabs.com/blog/nvidia-a100-gpu-deep-learning-benchmarks-and-architectural-oveview
[8] https://www.techpowerup.com/gpu-specs/a100-pcie-40-b.c3623
[9] https://bizon-tech.com/gpu-benchmarks/nvidia-a100-80-gb-(pcie)-vs-vidia-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