Palyginus „NVIDIA A100 GPU“ energijos efektyvumą su „NVIDIA DGX“ kibirkščiu, atsiranda keli veiksniai, įskaitant jų dizainą, architektūrą ir numatytą naudojimo atvejus.
NVIDIA A100 energijos efektyvumas
„NVIDIA A100 GPU“ yra žinomas dėl savo aukšto našumo duomenų centruose ir aukštos kokybės skaičiavimo (HPC) aplinkose. Jis pasižymi maksimalia šilumos projektavimo galia (TDP), kuri skiriasi priklausomai nuo modelio, nuo 250 W standartinėje PCIE versijoje iki 400W SXM variantui ir iki 700 W SXM variantui su 80 GB HBM2E atminties [3] [5] [6]. Nepaisant didelio energijos suvartojimo, „A100“ yra skirtas pasiekti aukštą vatų našumą, ypač atliekant AI ir giluminio mokymosi užduotis, dėl savo trečiosios kartos tenzorių šerdžių ir efektyvios architektūros [7] [8]. A100 taip pat naudoja dinaminį galios mastelį, kuris koreguoja energijos suvartojimą, atsižvelgiant į darbo krūvio poreikius, padidindamas jo energijos efektyvumą serverių aplinkoje [7].
NVIDIA DGX kibirkšties energijos efektyvumas
Kita vertus, „Nvidia DGX Spark“ yra suprojektuota kaip kompaktiška ir energija taupanti AI kūrimo darbalaukis. Jame yra „GB10 Grace Blackwell Superchip“, kuris atlieka iki 1000 trilijonų operacijų per sekundę (viršūnes) AI skaičiuojant, o sunaudojant tik 170 W galios [1] [2]. Dėl šios mažos energijos suvartojimo DGX kibirkštis labai efektyviai atliekant AI kūrimo užduotis, ypač palyginti su A100 didesnėmis galios reikalavimais. „DGX Spark“ dizainas sutelktas į pusiausvyros tarp našumo ir energijos vartojimo efektyvumo užtikrinimą, todėl jis tinka kūrėjams, kuriems reikia prototipo, tikslinimo ir paleisti AI modelius vietoje, nereikia debesies infrastruktūros [1] [4].
palyginimas
Kalbant apie energijos efektyvumą, DGX kibirkštis yra žymiai efektyvesnis nei „NVIDIA A100“, visų pirma dėl mažesnio energijos suvartojimo ir specializuoto AI kūrimo užduočių dizaino. Nors A100 yra optimizuotas aukšto našumo skaičiavimo ir duomenų centro aplinkai, kur energijos suvartojimas dažnai kelia nerimą, palyginti su neapdorotu našumu, DGX kibirkštis yra pritaikyta naudojimui staliniams kompiuteriams, pabrėžiant našumą ir energijos efektyvumą.
Apskritai, „DGX“ kibirkštis siūlo efektyvesnį galią efektyvų AI kūrimo ir vietinio modelio diegimo sprendimą, tuo tarpu A100 geriau tinka didelio masto AI treniruotėms ir išvadų užduotims duomenų centruose, kur jos aukštos kokybės galimybės yra visiškai naudojamos, nepaisant didesnio energijos suvartojimo.
Citatos:
[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-personal-ai-computers
[3] https://www.horizoniq.com/blog/nvidia-a100-specs/
]
[5] https://www.cudocompute.com/blog/comparative-analysis-of-nvidia-a100-vs-h100-gpus
[6] https://www.server-parts.eu/post/everything-you-reed-to-know-out-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-witpaper.pdf
[9] https://www.ainvest.com/news/nvidia-sparks-revolution-personal-ai-computing-meet-dgx-park-dgx-stiation-2503/
[10] https://www.nvidia.com/en-eu/glossary/power-efficatity/
[11] https://marketplace.nvidia.com/en-gb/developer/dgx-spark/