NVIDIA DGX Spark in NVIDIA A100 GPU sta zasnovana za visokozmogljivo računalništvo, zlasti v AI, analitiki podatkov in okolju visokozmogljivega računalništva (HPC). Vendar služijo različnim namenom in ponujajo različne profile uspešnosti.
NVIDIA A100 GPU
NVIDIA A100 GPU je močan GPU podatkovnega centra, ki zagotavlja izjemno uspešnost za aplikacije za globoko učenje, AI in HPC. Odlikuje ga tenzorska jedra tretje generacije, ki zagotavljajo do 312 teraflopov globokega učenja, kar je 20-kratno povečanje v primerjavi s prejšnjo generacijo Volta [1] [2]. A100 vključuje tudi tehnologijo Multi-Instance GPU (MIG), ki omogoča, da se razdeli na več izoliranih primerov GPU za učinkovito uporabo virov [1] [2]. Podpira široko paleto matematičnih natančnosti, vključno s FP16, TF32 in FP32, zaradi česar je vsestranska za različne delovne obremenitve [2] [3].
NVIDIA DGX Spark
NVIDIA DGX Spark je osebni računalnik AI, zasnovan tako, da privablja zmogljivost na ravni podatkov v namizna okolja. Je del NVIDIA -jeve serije DGX, ki vključuje sisteme, kot je postaja DGX, namenjene zagotavljanju močnih razvojnih zmogljivosti AI v kompaktni obliki [6]. Medtem ko specifične meritve uspešnosti za DGX Spark niso podrobne v razpoložljivih informacijah, je zasnovan tako, da izkoristi napredno tehnologijo GPU NVIDIA za učinkovito podporo AI za razvoj in usposabljanje.
Primerjava uspešnosti
- Surova zmogljivost: A100 GPU je optimiziran za obsežne operacije podatkovnih centrov, ki ponuja bistveno večje surove zmogljivosti za globoko učenje in naloge HPC v primerjavi s katero koli namizno rešitev, kot je DGX Spark. A100 tenzorska jedra in pomnilnik z visoko pasovno širino (HBM2E) omogočajo učinkovitejše ravnanje z masivnimi nabori in zapletenimi modeli AI [1] [2].
- razširljivost in prilagodljivost: A100 je zasnovan za razširljivost, ki podpira več primerkov GPU prek MIG, kar omogoča dinamično prilagajanje zahtevam delovne obremenitve. V nasprotju s tem pa Spark DGX, čeprav je zmogljiva za namizni sistem, ni namenjena isti ravni razširljivosti kot rešitve podatkovnega centra.
- poraba energije in učinkovitost: A100 deluje pri TDP do 400 vatov, pri čemer nekatere konfiguracije omogočajo nižjo porabo energije. DGX Spark, ki je namizna rešitev, ima verjetno nižji odtis moči, vendar posebne podrobnosti niso na voljo.
Če povzamemo, medtem ko sta tako DGX Spark kot A100 GPU močna orodja za aplikacije AI in HPC, je A100 prilagojen za obsežna okolja podatkovnih centrov s poudarkom na surovi zmogljivosti in razširljivosti. DGX Spark na drugi strani prinaša visokozmogljive zmogljivosti AI do bolj dostopnega faktorja namizja.
Navedbe:
[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-partdate-nvidia-us-1521051-r2-web.pdf
[3] https://www.cudocompute.com/blog/Coparation-analysis-of-nvidia-a100-VS-h100-gpus
[4] https://www.qblocks.cloud/creators/nvidia-tesla-a100-gpu-bechmarks
[5] https://www.nvidia.com/content/dam/en-zz/solutions/data-center/a100/pdf/nvidia-a100-tatasheet.pdf
[6] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-park-and-dgx-station-personal-aai-računalnik
[7] https://lambdalabs.com/blog/nvidia-a100-gpu-deep-learning-bechmarks-in-Architektur-overview
[8] https://www.techpowerp.com/gpu-pecs/a100-pcie-40-gb.c3623
[9] https://bizon-tech.com/gpu-bechmark/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