„NVIDIA A100“ ir „DGX Spark“ yra galingos skaičiavimo sistemos, sukurtos skirtingais tikslais, todėl atsižvelgiant į programą, gali būti įvairūs našumo pranašumai.
NVIDIA A100 veikimo pranašumai
1. Aukšto našumo skaičiavimas (HPC) ir AI mokymas: „NVIDIA A100“ yra skirtas aukštos klasės duomenų centro programoms, siūlančioms puikų AI mokymo ir HPC užduočių našumą. Jame yra trečiosios kartos tenzorinės šerdys, kurios žymiai pagreitina giluminį mokymąsi ir matricos skaičiavimus, įskaitant ir tankius, ir negausius operacijas [2] [3]. „A100“ suteikia iki 156 TFLOPS tikslumą TF32, todėl jis yra idealus didelio masto AI modelio treniruotėms ir sudėtingiems moksliniams modeliavimams [1] [2].
2. Atminties talpa ir pralaidumas: A100 palaiko iki 80 GB HBM2E atminties, kai pralaidumas yra 1555 GB/s, kuris yra labai svarbus norint tvarkyti didelius duomenų rinkinius ir sudėtingus modelius [2]. Šis didelis atminties talpa ir pralaidumas leidžia efektyviai apdoroti dideles partijas, o tai yra būtina atliekant giluminio mokymosi užduotis.
3. Daugiafunkcinis GPU (MIG) technologija: A100 leidžia sukurti iki septynių izoliuotų GPU egzempliorių, optimizuodamas išteklių panaudojimą duomenų centruose, suteikiant galimybę keliems darbo krūviams vykdyti kartu be išteklių konkurencijos [2]. Ši savybė yra ypač naudinga aplinkai, kai įvairias užduotis reikia atlikti vienu metu.
DGX kibirkšties našumo pranašumai
1. Prieinamumas ir ekonominis efektyvumas: „DGX“ kibirkštis yra sukurta taip, kad platesnei auditorijai būtų suteikta aukštos kokybės AI skaičiavimas už mažesnę kainą. Kaina siekia 3000 USD, jis siūlo 1 FP4 AI skaičiavimo galią „Petaflop“, todėl jis tampa prieinamesnis mažesnio masto AI projektams ir asmeniniam naudojimui [7] [9].
2. Vieninga atmintis ir integruotas tinklas: „DGX Spark“ turi 128 GB vieningos atminties ir integruotą „ConnectX-7“ tinklą, kuris supaprastina sąranką ir veikimą vartotojams, kuriems reikia kompaktinės AI darbo vietos [9]. Dėl to jis tinka kraštų skaičiavimui ir mažesnio masto AI plėtros aplinkai.
palyginimas konkrečiose programose
-Didelio masto AI modelio mokymas: „Nvidia A100“ pralenkia DGX kibirkštį didelio masto AI modelio treniruotėse dėl didesnio TFLOPS našumo ir didesnės atminties talpos. „A100“ galimybė efektyviai tvarkyti dideles partijas ir jos palaikymas MIG technologijoms tampa tinkamesnis sudėtingoms AI treniruočių užduotims.
- Aukšto našumo skaičiavimas (HPC): A100 yra pranašesnis HPC programose, tokiose kaip moksliniai modeliavimai ir duomenų analizė dėl savo pažengusiųjų tenzorinių šerdžių ir didesnio atminties pralaidumo.
- kraštų skaičiavimas ir asmeninis AI plėtra: DGX kibirkštis yra labiau tinkama kraštų skaičiavimui ir asmeniniam AI plėtrai dėl jo ekonomiškumo ir kompaktiško dizaino. Tai suteikia pakankamai našumo mažesnio masto AI projektams ir lengviau integruoti į mažesnę aplinką.
Apibendrinant galima pasakyti, kad „NVIDIA A100“ išsiskiria aukštos klasės AI mokymais ir HPC programomis, o „DGX Spark“ geriau tinka mažesnio masto AI projektams ir kraštų skaičiavimui dėl jo prieinamumo ir kompaktiško dizaino.
Citatos:
[1] https://www.reddit.com/r/machinelearning/comments/gop617/d_nvidia_a100_deep_learning_benchmark_estimates/
[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-comparion/
[5] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-park-and-dgx-station-personal-ai-computers
[6] https://developer.nvidia.com/blog/defining-ai-innovation-with-dgx-a100/
[7] https://www.youtube.com/watch?v=KRBH0VON-2A
[8] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jedy17/nvidia_digits_specs_related_and_renamed_to_dgx/
[9] https://www.theregister.com/2025/03/18/gtc_frame_nvidias_budget_blackwell/