Pri porovnaní energetickej účinnosti GPU NVIDIA A100 s iskrom NVIDIA DGX prichádza do hry niekoľko faktorov vrátane ich dizajnu, architektúry a zamýšľaných prípadov použitia.
NVIDIA A100 EXFOCKITY
GPU NVIDIA A100 je známa svojou vysokou výkonnosťou v dátových centrách a vysokovýkonných počítačových prostrediach (HPC). Je vybavený maximálnym výkonom tepelného dizajnu (TDP), ktorý sa líši v závislosti od modelu, v rozmedzí od 250 W pre štandardnú verziu PCIe do 400 W pre variant SXM a až 700 W pre variant SXM s 80 GB pamäte HBM2E [3] [6]. Napriek svojej vysokej spotrebe energie je A100 navrhnutý tak, aby poskytoval vysoký výkon na watt, najmä v úlohách AI a hlbokom učení, vďaka svojim tenzorovým jadrám tretej generácie a účinnej architektúre [7] [8]. A100 tiež využíva dynamické škálovanie energie, ktoré upravuje spotrebu energie na základe požiadaviek na pracovné zaťaženie, čím zvyšuje energetickú účinnosť v serverových prostrediach [7].
NVIDIA DGX Sparkova účinnosť výkonu
NVIDIA DGX Spark je na druhej strane navrhnutý ako kompaktný a výkonný vývoj AI, ktorý je efektívny na vývoj AI. Vyznačuje sa GB10 Grace Blackwell Superchip, ktorý poskytuje až 1 000 biliónov operácií za sekundu (vrcholy) výpočtu AI, zatiaľ čo konzumuje iba 170 W energie [1] [2]. Táto nízka spotreba energie spôsobuje, že DGX subsesie vysoko efektívne pre vývojové úlohy AI, najmä v porovnaní s vyššími požiadavkami na energiu A100. Dizajn DGX Spark sa zameriava na poskytovanie rovnováhy medzi výkonom a energetickou účinnosťou, vďaka čomu je vhodný pre vývojárov, ktorí potrebujú prototyp, jemne doladiť a prevádzkovať modely AI lokálne bez potreby cloudovej infraštruktúry [1] [4].
Porovnanie
Pokiaľ ide o výkonovú účinnosť, DGX Spark je výrazne energeticky účinnejšia ako NVIDIA A100, predovšetkým kvôli svojej nižšej spotrebe energie a špecializovaným dizajnom pre vývojové úlohy AI. Zatiaľ čo A100 je optimalizovaný pre vysokovýkonné výpočtové a dátové centrum, kde spotreba energie je často menej znepokojená v porovnaní so surovým výkonom, DGX Spark je prispôsobená na používanie stolných počítačov, zdôrazňuje výkonnosť aj výkonovú účinnosť.
Celkovo ponúka DGX iskra výkonnejšie riešenie pre vývoj AI a nasadenie miestneho modelu, zatiaľ čo A100 je vhodnejší pre rozsiahle školenia a inferenčné úlohy v dátových centrách, kde sa napriek vyššej spotrebe energie plne využívajú jeho vysoké výkonnostné schopnosti.
Citácie:
[1] https://www.maginative.com/article/nvidia-unveils-dgx-park-and-dgx-dation-desktop-ai-superComputers-for-the-developer-masses/
[2] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-annunces-dgx-park-and-dgx-tation-ation-ation-personal-ai-computers
[3] https://www.horizoniq.com/blog/nvidia-a100-specs/
[4] https://www.reddit.com/r/hardware/comments/1jej1uk/nvidia_annunces_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-know-about-about-thoatidia--80gb
[7] https://www.fiberall.com/blog/nvidia-a100.htm
[8] https://images.nvidia.com/aem-dam/en-zz/solutions/data-center/nvidia-ampere-architutec-witepaper.pdf
[9] https://www.ainvest.com/news/nvidia-sparks-revolution-personal-ai-computing-miet-dgx-park-dgx-station-2503/
[10] https://www.nvidia.com/en-eu/glossary/power-efficiency/
[11] https://marketplace.nvidia.com/en-gb/developer/dgx-park/