Při porovnání energetické účinnosti GPU NVIDIA A100 s NVIDIA DGX Spark se do hry vstoupí několik faktorů, včetně jejich návrhu, architektury a zamýšlených případů použití.
NVIDIA A100 Efektivita energie
GPU NVIDIA A100 je známá pro svůj vysoký výkon v datových centrech a vysoce výkonných výpočtových (HPC) prostředích. Je vybaven maximálním tepelným návrhovým výkonem (TDP), který se liší v závislosti na modelu, od 250 W pro standardní verzi PCIe do 400 W pro variantu SXM a až 700 W pro variantu SXM s 80 GB paměti HBM2E [3] [5] [6]. Přes vysokou spotřebu energie je A100 navržen tak, aby poskytoval vysoký výkon na W A100 také využívá dynamické škálování výkonu, které upravuje spotřebu energie na základě požadavků na pracovní vytížení a zvyšuje jeho energetickou účinnost v prostředích serveru [7].
NVIDIA DGX Spark Power Efektivity
Na druhé straně je NVIDIA DGX Spark navržena jako kompaktní a energeticky efektivní vývojová plocha AI. Je vybaven superchipem GB10 Grace Blackwell, který poskytuje až 1 000 bilionů operací za sekundu (TOPS) výpočtu AI při konzumaci pouze 170 W energie [1] [2]. Tato nízká spotřeba energie způsobuje, že DGX Spark je vysoce efektivní pro vývojové úkoly AI, zejména ve srovnání s vyššími požadavky na energii A100. Konstrukce DGX Spark se zaměřuje na poskytování rovnováhy mezi výkonem a energetickou účinností, díky čemuž je vhodná pro vývojáře, kteří potřebují prototyp, doladění a provozují modely AI lokálně bez potřeby cloudové infrastruktury [1] [4].
Porovnání
Pokud jde o energetickou účinnost, je jiskra DGX výrazně energeticky účinnější než NVIDIA A100, především kvůli její nižší spotřebě energie a specializovaným designem pro vývojové úkoly AI. Zatímco A100 je optimalizován pro vysoce výkonný výpočetní a prostředí datového centra, kde je spotřeba energie často méně znepokojena ve srovnání se surovým výkonem, Spark DGX je přizpůsoben pro použití na ploše a zdůrazňuje výkon i účinnost výkonu.
Celkově nabízí DGX Spark energeticky účinnější řešení pro vývoj AI a nasazení místního modelu, zatímco A100 je vhodnější pro rozsáhlé školení AI a inferenční úkoly v datových centrech, kde jsou jeho vysoce výkonné schopnosti plně využívány navzdory vyšší spotřebě energie.
Citace:
[1] https://www.maginative.com/article/nvidia-unveils-dgx-park-and-Dgx-station-desktop-ai-supercomputers-for the-developer-masses/
[2] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-Dgx-park-and-Dgx-station-to--ai-computers
[3] https://www.horizoniq.com/blog/nvidia-a100-specs/
[4] https://www.reddit.com/r/hardware/comments/1jej1uk/nvidia_announces_dgx_spark_and_dgx_station/
[5] https://www.cudocompute.com/blog/comparative-analysis-of-nvidia-a100-vs-h100-gpus
[6] https://www.server-parts.eu/post/everything-you-need-to-now-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-ampre-architecture-whitepaper.pdf
[9] https://www.ainvest.com/news/nvidia-parks-revolution-sonal-ai-computing-dgg-park-dgx-station-2503/
[10] https://www.nvidia.com/en-eu/glossary/power-eficientivence/
[11] https://marketplace.nvidia.com/en-gb/developer/dgx-park/