يعد كل من NVIDIA A100 و DGX Spark أنظمة حوسبة قوية مصممة لأغراض مختلفة ، مما يؤدي إلى اختلاف مزايا الأداء اعتمادًا على التطبيق.
مزايا أداء NVIDIA A100
1. الحوسبة عالية الأداء (HPC) وتدريب الذكاء الاصطناعي: تم تصميم NVIDIA A100 لتطبيقات مركز البيانات المتطورة ، مما يوفر أداءً فائقًا في تدريب الذكاء الاصطناعي ومهام HPC. إنه يتميز بنوى الموترات من الجيل الثالث ، والتي تسرع بشكل كبير حسابات التعلم العميق والمصفوفة ، بما في ذلك العمليات الكثيفة والتفاوة [2] [3]. يوفر A100 ما يصل إلى 156 TFLOPs بدقة TF32 ، مما يجعله مثاليًا للتدريب على نموذج الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع والمحاكاة العلمية المعقدة [1] [2].
2. سعة الذاكرة وعرض النطاق الترددي: يدعم A100 ما يصل إلى 80 جيجابايت من ذاكرة HBM2E مع عرض النطاق الترددي 1555 جيجابايت/ثانية ، وهو أمر بالغ الأهمية للتعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة والنماذج المعقدة [2]. تتيح سعة الذاكرة العالية وعرض النطاق الترددي معالجة فعالة من الدفعات الكبيرة ، وهو أمر ضروري لمهام التعلم العميق.
3. تقنية GPU (MIG) متعددة المنشآت: تسمح A100 بإنشاء ما يصل إلى سبع مثيلات معزولة معزولة ، مما يؤدي إلى تحسين استخدام الموارد في مراكز البيانات من خلال تمكين أعباء عمل متعددة من العمل بشكل متزامن دون منافسة الموارد [2]. هذه الميزة مفيدة بشكل خاص للبيئات التي تحتاج فيها المهام المتنوعة إلى تنفيذها في وقت واحد.
مزايا أداء DGX Spark
1. بسعر 3000 دولار ، ويوفر 1 petaflop من طاقة حساب FP4 AI ، مما يجعلها أكثر سهولة لمشاريع الذكاء الاصطناعى الأصغر والاستخدام الشخصي [7] [9].
2. الذاكرة الموحدة والشبكات المتكاملة: تتميز DGX Spark بنسبة 128 جيجابايت من الذاكرة الموحدة وشبكات ConnectX-7 المتكاملة ، مما يبسط الإعداد والتشغيل للمستخدمين الذين يحتاجون إلى محطة عمل مضغوطة [9]. هذا يجعلها مناسبة للحوسبة الحافة وبيئات تطوير الذكاء الاصطناعى الأصغر.
مقارنة في تطبيقات محددة
-تدريب نموذج AI على نطاق واسع: يتفوق NVIDIA A100 على شرارة DGX في التدريب على نموذج AI على نطاق واسع نظرًا لأداء TFLOPS الأعلى وسعة الذاكرة الأكبر. إن قدرة A100 على التعامل مع الدُفعات الكبيرة بكفاءة ودعمها لتكنولوجيا MIG تجعلها أكثر ملاءمة لمهام التدريب المعقدة AI.
- الحوسبة عالية الأداء (HPC): A100 متفوقة في تطبيقات HPC مثل المحاكاة العلمية وتحليلات البيانات بسبب نوى الموتر المتقدمة وعرض النطاق الترددي للذاكرة.
- الحوسبة الحافة وتطوير الذكاء الاصطناعى الشخصية: تعتبر شرارة DGX أكثر ملاءمة للحوسبة الحافة وتطوير الذكاء الاصطناعى الشخصية بسبب فعاليتها من حيث التكلفة وتصميمها المدمج. يوفر أداءً كافيًا لمشاريع الذكاء الاصطناعى الأصغر حجماً ويسهل الاندماج في بيئات أصغر.
باختصار ، تتفوق NVIDIA A100 في تدريب AI المتطور وتطبيقات HPC ، في حين أن شرارة DGX أكثر ملاءمة لمشاريع الذكاء الاصطناعى الأصغر والحوسبة الحافة بسبب إمكانية الوصول والتصميم المضغوط.
الاستشهادات:
[1]
[2] https://www.fibermall.com/blog/nvidia-a100.htm
[3] https://www.horizoniq.com/blog/nvidia-a100-specs/
[4] https://www.fujitsu.com/au/products/computing/servers/supercomputer/gpu-computing/nvidia-dgx-systems/dgx-comparison/
[5] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-tation-personal-ai-copters
[6]
[7] https://www.youtube.com/watch؟v=KRBH0VON-2A
[8]
[9]