Porównując wydajność energetyczną GPU NVIDIA A100 z iskrą NVIDIA DGX, pojawia się kilka czynników, w tym ich projekt, architektura i zamierzone przypadki użycia.
Nvidia A100 Exvitificity
GPU NVIDIA A100 jest znany z wysokiej wydajności w centrach danych i środowisku obliczeniowego o wysokiej wydajności (HPC). Posiada maksymalną moc konstrukcyjną termiczną (TDP), która różni się w zależności od modelu, od 250 W dla standardowej wersji PCIE do 400 W dla wariantu SXM i do 700 W dla wariantu SXM z 80 GB pamięci HBM2E [3] [5] [6]. Pomimo wysokiego zużycia energii, A100 ma na celu zapewnienie wysokiej wydajności na wat, szczególnie w AI i zadaniach głębokiego uczenia się, dzięki rdzeni tensora trzeciej generacji i wydajnej architekturze [7] [8]. A100 wykorzystuje również dynamiczne skalowanie energii, co dostosowuje zużycie energii w oparciu o wymagania obciążenia, zwiększając efektywność energetyczną w środowiskach serwerów [7].
nvidia dgx iskier
Z drugiej strony NVIDIA DGX Spark została zaprojektowana jako kompaktowy i wydajny na mocy komputer rozwojowy AI. Zawiera GB10 Grace Blackwell Superchip, który dostarcza do 1000 bilionów operacji na sekundę (szczyty) obliczeń AI, jednocześnie zużywa tylko 170 W mocy [1] [2]. To niskie zużycie energii sprawia, że iskra DGX jest wysoce wydajna dla zadań rozwojowych AI, szczególnie w porównaniu z wymaganiami dotyczącymi wyższych energii A100. Projekt DGX Spark koncentruje się na zapewnieniu równowagi między wydajnością a efektywnością energetyczną, dzięki czemu jest odpowiedni dla programistów, którzy muszą prototypować, dostroić i uruchamiać modele AI bez potrzeby infrastruktury chmurowej [1] [4].
Porównanie
Jeśli chodzi o wydajność energetyczną, iskra DGX jest znacznie bardziej energooszczędna niż NVIDIA A100, głównie ze względu na niższe zużycie energii i wyspecjalizowany projekt dla zadań rozwoju AI. Podczas gdy A100 jest zoptymalizowane pod kątem wysokowydajnych środowisk obliczeniowych i centralnych danych, w których zużycie energii jest często mniej niepokojące w porównaniu z surową wydajnością, iskra DGX jest dostosowana do użytku komputerowego, podkreślając zarówno wydajność, jak i wydajność energetyczną.
Ogólnie rzecz biorąc, DGX Spark oferuje bardziej energooszczędne rozwiązanie dla rozwoju sztucznej inteligencji i wdrażania modeli lokalnych, podczas gdy A100 lepiej nadaje się do treningu i wnioskowania AI na dużą skalę w centrach danych, w których jego możliwości wysokiej wydajności są w pełni wykorzystywane pomimo wyższego zużycia energii.
Cytaty:
[1] https://www.maginative.com/article/nvidia-unveils-dgx-spark-and-dgx-station-desktop-ai-supercomputers-for-the-developer-masses/
[2] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-station-personal-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/everthing-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-station-2503/
[10] https://www.nvidia.com/en-eu/glossary/power-efficiency/
[11] https://marketplace.nvidia.com/en-gb/developer/dgx-spark/