Kun verrataan NVIDIA A100 GPU: n tehotehokkuutta NVIDIA DGX -kipinälle, esiintyy useita tekijöitä, mukaan lukien niiden suunnittelu, arkkitehtuuri ja aiotut käyttötapaukset.
NVIDIA A100 -tehokkuus
NVIDIA A100 GPU tunnetaan korkeasta suorituskyvystään datakeskuksissa ja korkean suorituskyvyn laskentaympäristöissä (HPC). Siinä on maksimaalinen lämpösuunnittelu (TDP), joka vaihtelee mallista riippuen, vaihtelusta 250 W tavanomaisesta PCIe -versiosta 400W: iin SXM -variantille ja jopa 700W SXM -variantille 80 Gt HBM2E -muistia [3] [5] [6]. Suuresta tehonkulutuksestaan huolimatta A100 on suunniteltu toimittamaan korkea suorituskyky wattia kohden, etenkin AI- ja syvän oppimisen tehtävissä, kolmannen sukupolven tensorin ytimien ja tehokkaan arkkitehtuurin ansiosta [7] [8]. A100 käyttää myös dynaamista tehon skaalausta, joka säätää virrankulutusta työmäärän vaatimusten perusteella, mikä parantaa sen energiatehokkuutta palvelinympäristöissä [7].
nvidia dgx kipinän tehokkuus
NVIDIA DGX-kipinä puolestaan on suunniteltu kompaktiksi ja tehokkaiksi AI-kehitystyöpöydäksi. Siinä on GB10 Grace Blackwell SuperChip, joka tuottaa jopa 1000 biljoonaa toimintaa sekunnissa (yläosat) AI -laskennasta kuluttaen vain 170 W valtaa [1] [2]. Tämä alhainen virrankulutus tekee DGX: n kipinästä erittäin tehokkaan AI -kehitystehtävissä, etenkin verrattuna A100: n korkeampiin tehon vaatimuksiin. DGX Sparkin suunnittelu keskittyy tasapainon tarjoamiseen suorituskyvyn ja energiatehokkuuden välillä, mikä tekee siitä sopivan kehittäjille, jotka tarvitsevat prototyyppiä, hienosäätää ja suoritettava AI-malleja paikallisesti ilman pilvi-infrastruktuurin tarvetta [1] [4].
Vertailu
Tehokkuuden kannalta DGX-kipinä on huomattavasti energiatehokkaampi kuin NVIDIA A100, pääasiassa sen alhaisemmasta virrankulutuksesta ja erikoistuneesta suunnittelusta AI-kehitystehtävissä. Vaikka A100 on optimoitu korkean suorituskyvyn laskenta- ja datakeskusympäristöihin, joissa virrankulutus on usein vähemmän huolestuttavaa RAW-suorituskykyyn verrattuna, DGX-kipinä on räätälöity työpöydän käyttöön, korostaen sekä suorituskykyä että tehon tehokkuutta.
Kaiken kaikkiaan DGX-kipinä tarjoaa tehokkaamman ratkaisun AI-kehitykseen ja paikalliselle mallin käyttöönottoon, kun taas A100 soveltuu paremmin laajamittaiseen AI-koulutus- ja päätelmätehtäviin tietokeskuksissa, joissa sen korkeat suorituskykyominaisuudet ovat täysin hyödynnettyjä suuremmasta voimankulutuksesta huolimatta.
Viittaukset:
.
.
[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/
.
.
[7] https://www.fibermall.com/blog/nvidia-a100.htm
.
[9.
[10] https://www.nvidia.com/en-eu/glossary/power-efficity/
[11] https://marketplace.nvidia.com/en-gb/developer/dgx-spark/