Khi so sánh hiệu quả năng lượng của GPU NVIDIA A100 với NVIDIA DGX Spark, một số yếu tố được đưa ra, bao gồm thiết kế, kiến trúc và các trường hợp sử dụng dự định.
NVIDIA A100 Hiệu quả năng lượng
GPU NVIDIA A100 được biết đến với hiệu suất cao trong các trung tâm dữ liệu và môi trường điện toán hiệu suất cao (HPC). Nó có công suất thiết kế nhiệt tối đa (TDP) thay đổi tùy thuộc vào mô hình, từ 250W cho phiên bản PCIe tiêu chuẩn đến 400W cho biến thể SXM và lên đến 700W cho biến thể SXM với bộ nhớ HBM2E 80GB [3] [5] [5]. Mặc dù có mức tiêu thụ năng lượng cao, A100 được thiết kế để cung cấp hiệu suất cao trên mỗi watt, đặc biệt là trong AI và các nhiệm vụ học tập sâu, nhờ lõi tenxơ thế hệ thứ ba và kiến trúc hiệu quả [7] [8]. A100 cũng sử dụng tỷ lệ công suất động, điều chỉnh mức tiêu thụ năng lượng dựa trên nhu cầu khối lượng công việc, nâng cao hiệu quả năng lượng của nó trong môi trường máy chủ [7].
NVIDIA DGX Spark Power Hiệu quả
Mặt khác, NVIDIA DGX Spark, được thiết kế như một máy tính để bàn phát triển AI nhỏ gọn và tiết kiệm năng lượng. Nó có tính năng GB10 Grace Blackwell SuperChip, cung cấp tới 1.000 nghìn tỷ hoạt động mỗi giây (TOPS) của AI tính toán trong khi chỉ tiêu thụ 170W công suất [1] [2]. Tiêu thụ năng lượng thấp này làm cho DGX Spark hiệu quả cao đối với các nhiệm vụ phát triển AI, đặc biệt là khi so sánh với các yêu cầu năng lượng cao hơn của A100. Thiết kế của DGX Spark tập trung vào việc cung cấp sự cân bằng giữa hiệu suất và hiệu quả năng lượng, làm cho nó phù hợp cho các nhà phát triển cần nguyên mẫu, tinh chỉnh và chạy các mô hình AI cục bộ mà không cần cơ sở hạ tầng đám mây [1] [4].
So sánh
Về hiệu quả năng lượng, DGX Spark tiết kiệm năng lượng hơn đáng kể so với NVIDIA A100, chủ yếu là do mức tiêu thụ năng lượng thấp hơn và thiết kế chuyên dụng cho các nhiệm vụ phát triển AI. Mặc dù A100 được tối ưu hóa cho môi trường điện toán và trung tâm dữ liệu hiệu suất cao, trong đó mức tiêu thụ năng lượng thường ít gây lo ngại so với hiệu suất thô, DGX Spark được điều chỉnh để sử dụng máy tính để bàn, nhấn mạnh cả hiệu suất và hiệu quả năng lượng.
Nhìn chung, DGX Spark cung cấp một giải pháp tiết kiệm năng lượng hơn để phát triển AI và triển khai mô hình địa phương, trong khi A100 phù hợp hơn với các nhiệm vụ suy luận và đào tạo AI quy mô lớn trong các trung tâm dữ liệu, trong đó khả năng hiệu suất cao của nó được sử dụng đầy đủ mặc dù mức tiêu thụ điện năng cao hơn.
Trích dẫn:
.
[2] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers
[3] https://www.horizoniq.com/blog/nvidia-a100-pecs/
.
[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
.
.
[11] https://marketplace.nvidia.com/en-gb/developer/dgx-park/