تختلف إمكانات الذاكرة في NVIDIA A100 و NVIDIA DGX Spark اختلافًا كبيرًا من حيث الهندسة المعمارية ، والسعة ، وعرض النطاق الترددي.
nvidia A100
تم تجهيز وحدة معالجة الرسومات NVIDIA A100 بذاكرة عالية النطاق (HBM2E) ، وهي متوفرة في تكوينات 40 جيجابايت و 80 جيجابايت. يبلغ عرض النطاق الترددي للذاكرة لطراز 40 جيجابايت حوالي 1.6 تيرابايت/ثانية ، في حين يوفر طراز 80 جيجابايت عرض ترددي يبلغ 2 تيرابايت/ثانية [3] [8]. هذا النطاق الترددي العالي أمر بالغ الأهمية للتعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة ونماذج الذكاء الاصطناعى المعقدة بكفاءة. تم تصميم بنية ذاكرة A100 لدعم قوة حساب ضخمة وقابلية التوسع ، مما يجعلها مناسبة للمطالبة بمهام الحوسبة عالية الأداء [7] [10].
nvidia dgx Spark
في المقابل ، تتميز شرارة NVIDIA DGX بنسبة 128 جيجابايت من ذاكرة LPDDR5X الموحدة. يوفر تكوين الذاكرة هذا عرض ترددي يبلغ 273 جيجابايت/ثانية ، وهو أقل بكثير من عرض النطاق الترددي A100 ولكنه لا يزال مُحسّنًا لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي [1] [4]. تعد ذاكرة DGX Spark جزءًا من NVIDIA GB10 GRACE Blackwell Superchip ، والذي يتضمن نموذج ذاكرة CPU+GPU-Coherent التي يسهلها تقنية NVLINK-C2C المترابطة. تعزز هذه التكنولوجيا عرض النطاق الترددي بين وحدة المعالجة المركزية و GPU ، مما يوفر خمسة أضعاف عرض النطاق الترددي من PCIe من الجيل الخامس ، وهو مفيد لمهام الذكاء الاصطناعي المكثف للذاكرة [2] [4].
الاختلافات الرئيسية
- نوع الذاكرة والسعة: يستخدم A100 HBM2E مع خيارات لـ 40 جيجابايت أو 80 جيجابايت ، في حين تستخدم شرارة DGX LPDDR5x بسعة ثابتة تبلغ 128 جيجابايت.
- عرض النطاق الترددي للذاكرة: يوفر A100 عرض النطاق الترددي للذاكرة أعلى بكثير (يصل إلى 2 تيرابايت/ثانية لطراز 80 جيجابايت) مقارنة مع DGX Spark 273 جيجابايت/ثانية.
-الهندسة المعمارية والتوصيل: يعتمد A100 على بنية ذاكرة GPU التقليدية ، في حين أن شرارة DGX تدمج ذاكرة وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات من خلال NVLink-C2C ، مما يعزز النطاق الترددي للمهام الخاصة بـ AI.
بشكل عام ، في حين تم تصميم كلا النظامين لتطبيقات الذكاء الاصطناعى ، تم تحسين A100 من أجل البيئات الحوسبة عالية النطاق العالية ، على نطاق واسع ، في حين أن شرارة DGX مصممة لتطوير AI على سطح المكتب أكثر إدماجًا مع اتصال CPU-GPU الفعال.
الاستشهادات:
[1] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-tation-a-new-desktop-line-for-ai-work
[2] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-tation-personal-ai-copters
[3] https://datacrunch.io/blog/nvidia-a100-gpu-specs-price-and-alternities
(4]
[5] https://www.skyblue.de/uploads/datashets/nvidia_twp_dgx_a100_system_architecture.pdf
[6] https://www.horizoniq.com/blog/nvidia-a100-specs/
[7] https://www.leadtek.com/eng/products/ai_hpc(37)/nvidia_a100(30891)/detail
[8] https://datacrunch.io/blog/nvidia-a100-40gb-vs-80-gb
[9] https://www.techpowerup.com/334300/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-station-personal-ai-copters
[10] https://www.fibermall.com/blog/nvidia-a100.htm
[11] https://www.pny.com/nvidia-a100
[12] https://www.nvidia.com/content/dam/en-zz/solutions/data-center/a100/pdf/nvidia-a100-datashet-us-nvidia-1758950-r4-web.pdf