Võrreldes NVIDIA A100 GPU energiatõhusust NVIDIA DGX Sparkiga, tulevad mängu mitu tegurit, sealhulgas nende disain, arhitektuur ja kavandatud kasutusjuhtumid.
nvidia A100 energiatõhusus
NVIDIA A100 GPU on tuntud oma suure jõudluse poolest andmekeskustes ja suure jõudlusega andmetöötluse (HPC) keskkonnas. Sellel on maksimaalne termiline disainivõim (TDP), mis varieerub sõltuvalt mudelist, vahemikus 250 W tavalise PCIE versiooni jaoks kuni 400W SXM -variandi jaoks ja kuni 700W SXM -variandi jaoks 80 GB HBM2E mäluga [3] [5] [5] [6]. Vaatamata suurele energiatarbimisele on A100 loodud suure jõudluse tagamiseks vatti, eriti AI ja sügava õppe ülesannete täitmiseks tänu kolmanda põlvkonna tensor-südamikule ja tõhusale arhitektuurile [7] [8]. A100 kasutab ka dünaamilist võimsuse skaleerimist, mis reguleerib energiatarbimist töökoormuse nõudmiste põhjal, suurendades selle energiatõhusust serveri keskkondades [7].
nvidia DGX sädeme energiatõhusus
Nvidia DGX säde seevastu on mõeldud kompaktse ja energiasäästliku AI arenduslauaks. Sellel on GB10 Grace Blackwell Superchip, mis pakub kuni 1000 triljonit operatsiooni sekundis (tipud) AI arvutis, tarbides samal ajal ainult 170W võimsust [1] [2]. See väike energiatarve muudab DGX Spark AI arendusülesannete jaoks väga tõhusaks, eriti kui võrrelda A100 kõrgemaid energiavajadusi. DGX Sparki disain keskendub tasakaalu ja energiatõhususe tasakaalu tagamisele, muutes selle sobivaks arendajatele, kes peavad kohapeal AI-mudeleid prototüüpideks, peenhäälestamist ja käivitama, ilma et oleks vaja pilveinfrastruktuuri [1] [4].
Võrdlus
Toitetõhususe osas on DGX-säde oluliselt energiasäästlikum kui NVIDIA A100, peamiselt tänu madalamale energiatarbimisele ja AI arendusülesannete spetsialiseerunud disainile. Kui A100 on optimeeritud suure jõudlusega andmetöötluse ja andmekeskuste keskkondade jaoks, kus energiatarve on sageli vähem muret, võrreldes toore jõudlusega, on DGX-säde kohandatud töölaua kasutamiseks, rõhutades nii jõudlust kui ka energiatõhusust.
Üldiselt pakub DGX Spark AI arendamiseks ja kohaliku mudeli kasutuselevõtuks energiatõhusamat lahendust, samas kui A100 sobib paremini suuremahuliste AI-koolituse ja järelduste ülesannete jaoks andmekeskustes, kus selle suure jõudluse võimalusi on vaatamata kõrgemale energiatarbimisele täielikult ära kasutatud.
Tsitaadid:
]
]
[3] https://www.horizoniq.com/blog/nvidia-a100-pecs/
]
]
]
[7] https://www.fibermall.com/blog/nvidia-a100.htm
]
]
[10] https://www.nvidia.com/en-eu/glossary/power-efficy/
[11] https://marketplace.nvidia.com/en-gb/developer/dgx-park/