عند مقارنة كفاءة الطاقة في GPU NVIDIA A100 مع NVIDIA DGX Spark ، تلعب العديد من العوامل ، بما في ذلك تصميمها ، والهندسة المعمارية ، وحالات الاستخدام المقصودة.
NVIDIA A100 كفاءة الطاقة
تشتهر GPU NVIDIA A100 بأدائها العالي في مراكز البيانات وبيئات الحوسبة عالية الأداء (HPC). إنه يتميز بأقصى قدر من طاقة التصميم الحراري (TDP) تختلف تبعًا للنموذج ، بدءًا من 250 واط لإصدار PCIe القياسي إلى 400 واط لمتغير SXM ، وما يصل إلى 700 واط لمتغير SXM مع 80 جيجابايت من ذاكرة HBM2E [3] [5] [6]. على الرغم من استهلاكها العالي من الطاقة ، تم تصميم A100 لتقديم أداء عالي لكل واط ، وخاصة في مهام التعلم العميقة ، وذلك بفضل نوى الموترات من الجيل الثالث والهندسة المعمارية الفعالة [7] [8]. يستخدم A100 أيضًا تحجيم الطاقة الديناميكي ، والذي يعدل استهلاك الطاقة بناءً على متطلبات عبء العمل ، مما يعزز كفاءة الطاقة في بيئات الخادم [7].
NVIDIA DGX Spark كفاءة الطاقة
من ناحية أخرى ، تم تصميم Spark Nvidia DGX ، على أنها سطح مكتب لتطوير الذكاء الاصطناعي المدمج والفعال. إنه يتميز بـ GB10 Grace Blackwell Superchip ، والذي يوفر ما يصل إلى 1000 تريليون عملية في الثانية (قمم) من AI أثناء استهلاك 170 واط فقط من الطاقة [1] [2]. هذا الاستهلاك المنخفض للطاقة يجعل شرارة DGX عالية الكفاءة لمهام تطوير الذكاء الاصطناعي ، خاصة عند مقارنتها بمتطلبات الطاقة الأعلى في A100. يركز تصميم DGX Spark على توفير توازن بين الأداء وكفاءة الطاقة ، مما يجعله مناسبًا للمطورين الذين يحتاجون إلى نماذج أولية ، وتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعى محليًا دون الحاجة إلى البنية التحتية السحابية [1] [4].
مقارنة
من حيث كفاءة الطاقة ، تكون شرارة DGX أكثر فعالية بشكل ملحوظ في الطاقة من NVIDIA A100 ، ويرجع ذلك بشكل أساسي إلى انخفاض استهلاك الطاقة والتصميم المتخصص لمهام تطوير الذكاء الاصطناعي. في حين تم تحسين A100 لبيئات مركز الحوسبة ومركز البيانات عالي الأداء ، حيث يكون استهلاك الطاقة في كثير من الأحيان أقل من القلق مقارنة بالأداء الخام ، فإن شرارة DGX مصممة خصيصًا لاستخدام سطح المكتب ، مع التأكيد على كل من الأداء وكفاءة الطاقة.
بشكل عام ، توفر DGX Spark حلاً أكثر كفاءة في الطاقة لتطوير الذكاء الاصطناعى ونشر النموذج المحلي ، في حين أن A100 مناسب بشكل أفضل لمهام التدريب والاستدلال على نطاق واسع في مراكز البيانات ، حيث يتم استخدام قدراتها العالية بالكامل على الرغم من استهلاك الطاقة العالي.
الاستشهادات:
]
[2] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-tation-personal-ai-copters
[3] https://www.horizoniq.com/blog/nvidia-a100-specs/
[4]
[5] https://www.cudocompute.com/blog/comparative-analysis-of-nvidia-a100-vs-h100-gpus
[6] https://www.server-barts.eu/post/everything-you-need-to- know-about-nvidia-a100-80gb
[7] https://www.fibermall.com/blog/nvidia-a100.htm
[8] https://images.nvidia.com/aem-dam/en-zz/solutions/data-center/nvidia-ampere-architecture-whitepaper.pdf
[9] https://www.ainvest.com/news/nvidia-sparks-revolution-personal-ai-computing-meet-dgx-spark-dgx-tation-2503/
[10]
[11] https://marketplace.nvidia.com/en-gb/developer/dgx-spark/