Порівнюючи енергоефективність GPU NVIDIA A100 з іскрою NVIDIA DGX, вступають у кілька факторів, включаючи їх дизайн, архітектуру та передбачувані випадки використання.
NVIDIA A100 Ефективність енергії
GPU NVIDIA A100 відомий своєю високою продуктивністю в центрах обробки даних та високоефективних обчислювальних середовищах (HPC). Він оснащений максимальною потужністю теплової конструкції (TDP), яка змінюється залежно від моделі, починаючи від 250 Вт для стандартної версії PCIE до 400 Вт для варіанту SXM, і до 700 Вт для варіанту SXM з 80 ГБ пам'яті HBM2E [3] [5] [6]. Незважаючи на високе споживання електроенергії, A100 призначений для забезпечення високої продуктивності на ват, особливо в AI та глибокому навчальному завданнях, завдяки тензорному ядру третього покоління та ефективній архітектурі [7] [8]. A100 також використовує динамічне масштабування потужності, яке регулює споживання електроенергії на основі потреб у робочому навантаженні, підвищуючи його енергоефективність у серверних середовищах [7].
nvidia dgx іскрова ефективність
З іншого боку, Spark DGX NVIDIA розроблена як компактний та ефективний робочий стіл AI. У ньому представлено GB10 Grace Blackwell Superchip, який забезпечує до 1000 трлн операцій в секунду (вершини) обчислення AI під час споживання лише 170 Вт потужності [1] [2]. Це низьке споживання електроенергії робить DGX Spark високоефективною для завдань розвитку AI, особливо в порівнянні з більш високими вимогами до потужності A100. Дизайн DGX Spark зосереджується на забезпеченні балансу між продуктивністю та енергоефективністю, що робить його придатним для розробників, які потребують прототипу, тонкої настройки та запуску моделей AI локально без необхідності хмарної інфраструктури [1] [4].
Порівняння
З точки зору енергоефективності, іскра DGX значно енергоефективніша, ніж NVIDIA A100, в першу чергу завдяки її нижчому споживанні електроенергії та спеціалізованою конструкцією для завдань розвитку ШІ. Незважаючи на те, що A100 оптимізований для високоефективних обчислювальних та центрів обробки даних, де споживання електроенергії часто викликає занепокоєння порівняно з сирою продуктивністю, Spark DGX пристосована для використання на робочому столі, підкреслюючи як продуктивність, так і ефективність потужності.
Загалом, DGX Spark пропонує більш ефективне рішення для розвитку AI та локального розгортання моделі, тоді як A100 краще підходить для масштабних навчальних та виводів у центрах обробки даних, де його високі можливості продуктивності повністю використовуються, незважаючи на більшу енергетику.
Цитати:
[1] https://www.maginative.com/article/nvidia-unveils-dgx-spark-and-dgx-station-desktop-ai-supercomputers-forthe-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-sces/
[4] https://www.reddit.com/r/hardware/comments/1jej1uk/nvidia_announs_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-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-efficience/
[11] https://marketplace.nvidia.com/en-gb/developer/dgx-spark/