Spark DGX NVIDIA та GPU NVIDIA A100 розроблені для високоефективних обчислень, особливо в AI, аналітиці даних та високоефективних обчислювальних середовищах (HPC). Однак вони служать різним цілям і пропонують чіткі профілі ефективності.
GPU NVIDIA A100
GPU NVIDIA A100 - це потужний графічний процесор центру обробки даних, який забезпечує виняткову продуктивність для додатків глибокого навчання, AI та HPC. У ньому представлені тензорні ядра третього покоління, які забезпечують до 312 терафлопів глибокого навчання, що збільшується на 20 разів порівняно з попереднім генерацією Volta [1] [2]. A100 також включає технологію GPU (MIG) з багатопідсовним GPU (MIG), що дозволяє розподіляти її на кілька ізольованих екземплярів GPU для ефективного використання ресурсів [1] [2]. Він підтримує широкий спектр математики, включаючи FP16, TF32 та FP32, що робить його універсальним для різних навантажень [2] [3].
nvidia dgx spark
DGX Spark NVIDIA-це особистий комп'ютер AI, призначений для передачі продуктивності центру обробки даних до настільних середовищ. Він є частиною серії DGX NVIDIA, яка включає такі системи, як станція DGX, спрямована на надання потужних можливостей розвитку AI у компактній формі [6]. Незважаючи на те, що конкретні показники продуктивності для DGX Spark не детально описані в наявній інформації, вона розроблена для ефективного використання вдосконаленої технології GPU NVIDIA для ефективного підтримки завдань щодо розвитку та навчальних закладів.
порівняння продуктивності
- RAW Performance: GPU A100 оптимізований для широкомасштабних операцій центру обробки даних, пропонуючи значно більші сировини для глибокого навчання та завдань HPC порівняно з будь-яким рішенням настільного ПК, як DGX Spark. Тензорні ядра A100 та пам'ять високої пропускної здатності (HBM2E) дозволяють їй більш ефективно обробляти масивні набори даних та складні моделі AI [1] [2].
- Масштабованість та гнучкість: A100 розроблений для масштабованості, підтримуючи декілька екземплярів GPU через MIG, що дозволяє динамічно коригувати потреби навантаження. На відміну від цього, іскра DGX, хоча і потужна для настільної системи, не призначена для того ж рівня масштабованості, що і рішення центру обробки даних.
- Споживання електроенергії та ефективність: A100 працює при ТДП до 400 Вт, при цьому деякі конфігурації дозволяють знизити споживання електроенергії. DGX Spark, будучи рішенням на робочому столі, ймовірно, має менший слід потужності, але конкретні деталі не надаються.
Підсумовуючи це, хоча і DGX Spark, і GPU A100 є потужними інструментами для AI та HPC-додатків, A100 пристосована для масштабних середовищ центру обробки даних з фокусом на сирої продуктивності та масштабованості. З іншого боку, Spark DGX приносить високоефективні можливості AI до більш доступного, настільного форм-фактора.
Цитати:
[1] https://www.horizoniq.com/blog/nvidia-a100-sces/
[2.
[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-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers
[7] https://lambdalabs.com/blog/nvidia-a100-gpu-deep-learning-benchmarks-and-architectural-overview
[8] https://www.techpowerup.com/gpu-scecs/a100-pcie-40-gb.c3623
[9] https://bizon-tech.com/gpu-benchmarks/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