NVIDIA DGX Spark a GPU NVIDIA A100 sú navrhnuté pre vysokovýkonné výpočty, najmä v AI, analýze údajov a vysokovýkonných výpočtových prostrediach (HPC). Slúžia však rôzne účely a ponúkajú odlišné profily výkonnosti.
NVIDIA A100 GPU
GPU NVIDIA A100 je výkonný GPU dátového centra, ktorý poskytuje výnimočný výkon pre hlboké vzdelávanie, AI a HPC aplikácie. Vyznačuje sa tenzorovými jadrami tretej generácie, ktoré dodávajú až 312 teraflops hlbokého vzdelávacieho výkonu, čo je 20x nárast oproti predchádzajúcej generácii Volta [1] [2]. A100 tiež obsahuje technológiu GPU (MIG) viacerých inštancií (MIG), ktorá jej umožňuje rozdeliť sa do viacerých izolovaných inštancií GPU na efektívne využitie zdrojov [1] [2]. Podporuje širokú škálu matematických presakov vrátane FP16, TF32 a FP32, vďaka čomu je všestranná pre rôzne pracovné zaťaženie [2] [3].
NVIDIA DGX Spark
NVIDIA DGX Spark je osobný počítač AI navrhnutý tak, aby priniesol výkon na úrovni dátového centra do prostredia stolných počítačov. Je súčasťou série DGX spoločnosti NVIDIA, ktorá zahŕňa systémy ako stanica DGX, zamerané na poskytovanie výkonných možností vývoja AI v kompaktnej forme [6]. Zatiaľ čo špecifické metriky výkonu pre DGX Spark nie sú podrobne opísané v dostupných informáciách, je navrhnutá tak, aby využíva pokročilú technológiu GPU spoločnosti NVIDIA na efektívnu podporu vývoja a výcviku AI.
Porovnanie výkonu
- RAW Performance: GPU A100 je optimalizovaný pre operácie rozsiahlych dátových centier a ponúka výrazne vyšší prvotný výkon pre hlboké učenie a HPC úlohy v porovnaní s akýmkoľvek desktopovým riešením, ako je napríklad DGX Spark. Tenzorové jadrá A100 a pamäť s vysokou šírkou šírky (HBM2E) jej umožňujú efektívnejšie spracovať masívne súbory údajov a komplexné modely AI [1] [2].
- Škálovateľnosť a flexibilita: A100 je navrhnutý pre škálovateľnosť a podporuje viac inštancií GPU prostredníctvom MIG, čo umožňuje dynamické úpravy požiadaviek na pracovné zaťaženie. Naopak, DGX Spark, hoci je výkonná pre stolný systém, nie je určená pre rovnakú úroveň škálovateľnosti ako riešenia dátového centra.
- Spotreba energie a efektívnosť: A100 pracuje pri TDP až do 400 wattov, pričom niektoré konfigurácie umožňujú nižšiu spotrebu energie. DGX Spark, ktorá je riešením stolného počítača, má pravdepodobne nižšiu stopu energie, ale nie sú k dispozícii konkrétne podrobnosti.
Stručne povedané, zatiaľ čo DGX Spark aj GPU A100 sú výkonnými nástrojmi pre aplikácie AI a HPC, A100 je prispôsobený pre prostredia rozsiahlych dátových centier so zameraním na nespracovaný výkon a škálovateľnosť. Na druhej strane DGX Spark prináša vysoko výkonné schopnosti AI prístupu k prístupnejšiemu faktoru stolovej plochy.
Citácie:
[1] https://www.horizoniq.com/blog/nvidia-a100-specs/
Https://www.nvidia.com/content/dam/en-zz/solutions/data-center/a100/pdf/a100-80gb-datashet-update-pdate-nvidia-us-1521051-web.pdf
[3] https://www.cudocompute.com/blog/comparative-analysis-of-nvidia---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-annunces-dgx-park-and-dgx-station-ation-ation-personal-ai-computers
[7] https://lambdalabs.com/blog/nvidia-a100-gpu-deep-learning-benchmarks-and-architectural-woreview
[8] https://www.techpowerup.com/gpu-specs/A100-PCIE-40-GB.C3623
[9] https://bizon-tech.com/gpu-benchmarks/nvidia--80-80-gb-(pcie)-vvidia-rtx-4090/624vs637
[10] https://www.reddit.com/r/machinearning/comments/gop617/d_nvidia_a100_deep_learning_benchmark_estimates/
[11] https://www.perplexity.ai/finance/nvda