NVIDIA DGX Spark และ NVIDIA A100 GPU ได้รับการออกแบบมาสำหรับการคำนวณประสิทธิภาพสูงโดยเฉพาะอย่างยิ่งใน AI การวิเคราะห์ข้อมูลและสภาพแวดล้อมการคำนวณประสิทธิภาพสูง (HPC) อย่างไรก็ตามพวกเขามีวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกันและเสนอโปรไฟล์ประสิทธิภาพที่แตกต่างกัน
nvidia a100 gpu
NVIDIA A100 GPU เป็นศูนย์ข้อมูล GPU ที่มีประสิทธิภาพซึ่งให้ประสิทธิภาพที่ยอดเยี่ยมสำหรับการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง, AI และ HPC มันมีคอร์เทนเซอร์รุ่นที่สามซึ่งส่งมอบประสิทธิภาพการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งถึง 312 teraflops เพิ่มขึ้น 20 เท่าของรุ่น volta ก่อนหน้านี้ [1] [2] A100 ยังรวมถึงเทคโนโลยี Multi-Instance GPU (MIG) ซึ่งช่วยให้สามารถแบ่งพาร์ติชันเป็นอินสแตนซ์ GPU ที่แยกได้หลายอินสแตนซ์สำหรับการใช้ทรัพยากรที่มีประสิทธิภาพ [1] [2] รองรับความหลากหลายทางคณิตศาสตร์ที่หลากหลายรวมถึง FP16, TF32 และ FP32 ทำให้มันมีความหลากหลายสำหรับปริมาณงานที่หลากหลาย [2] [3]
nvidia dgx spark
NVIDIA DGX Spark เป็นคอมพิวเตอร์ AI ส่วนบุคคลที่ออกแบบมาเพื่อนำประสิทธิภาพระดับศูนย์ข้อมูลมาสู่สภาพแวดล้อมเดสก์ท็อป มันเป็นส่วนหนึ่งของซีรี่ส์ DGX ของ Nvidia ซึ่งรวมถึงระบบเช่นสถานี DGX โดยมีวัตถุประสงค์เพื่อให้ความสามารถในการพัฒนา AI ที่ทรงพลังในรูปแบบขนาดกะทัดรัด [6] ในขณะที่ตัวชี้วัดประสิทธิภาพเฉพาะสำหรับ DGX Spark นั้นไม่ได้มีรายละเอียดในข้อมูลที่มีอยู่ แต่ได้รับการออกแบบมาเพื่อใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยี GPU ขั้นสูงของ Nvidia เพื่อสนับสนุนการพัฒนา AI และงานฝึกอบรมอย่างมีประสิทธิภาพ
การเปรียบเทียบประสิทธิภาพ
- ประสิทธิภาพดิบ: A100 GPU ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับการดำเนินงานศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่ซึ่งให้ประสิทธิภาพดิบที่สูงขึ้นอย่างมีนัยสำคัญสำหรับการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งและงาน HPC เมื่อเทียบกับโซลูชันเดสก์ท็อปใด ๆ เช่น DGX Spark แกนเทนเซอร์ของ A100 และหน่วยความจำแบนด์วิดท์สูง (HBM2E) ช่วยให้สามารถจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่และโมเดล AI ที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น [1] [2]
- ความสามารถในการปรับขนาดและความยืดหยุ่น: A100 ได้รับการออกแบบมาเพื่อความสามารถในการปรับขนาดรองรับอินสแตนซ์ GPU หลายอินสแตนซ์ผ่าน MIG ซึ่งช่วยให้สามารถปรับเปลี่ยนความต้องการเวิร์กโหลดได้ ในทางตรงกันข้าม DGX Spark ในขณะที่มีประสิทธิภาพสำหรับระบบเดสก์ท็อปไม่ได้มีไว้สำหรับระดับความสามารถในการปรับขนาดในระดับเดียวกับโซลูชันศูนย์ข้อมูล
- การใช้พลังงานและประสิทธิภาพ: A100 ทำงานที่ TDP สูงถึง 400 วัตต์โดยมีการกำหนดค่าบางอย่างช่วยให้การใช้พลังงานลดลง DGX Spark ซึ่งเป็นโซลูชันเดสก์ท็อปน่าจะมีรอยเท้าที่ต่ำกว่า แต่ไม่ได้ให้รายละเอียดเฉพาะ
โดยสรุปในขณะที่ทั้ง DGX Spark และ A100 GPU เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับแอปพลิเคชัน AI และ HPC A100 ได้รับการปรับแต่งสำหรับสภาพแวดล้อมศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่โดยมุ่งเน้นที่ประสิทธิภาพดิบและความสามารถในการปรับขนาด ในทางกลับกัน DGX Spark นำความสามารถของ AI ประสิทธิภาพสูงมาสู่ปัจจัยฟอร์มเดสก์ท็อปที่เข้าถึงได้ง่ายขึ้น
การอ้างอิง:
[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-R2-R2
[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-specs/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