Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Nvidia A100とDGX Sparkのメモリ機能はどのように異なりますか


Nvidia A100とDGX Sparkのメモリ機能はどのように異なりますか


NVIDIA A100およびNVIDIA DGX Sparkのメモリ機能は、アーキテクチャ、容量、帯域幅の点で大きく異なります。

nvidia a100

NVIDIA A100 GPUには、40GBおよび80GBの構成で利用可能な高帯域幅メモリ(HBM2E)が装備されています。 40GBモデルのメモリ帯域幅は約1.6 Tb/sで、80GBモデルは2 Tb/sの帯域幅を提供します[3] [8]。この高い帯域幅は、大きなデータセットと複雑なAIモデルを効率的に処理するために重要です。 A100のメモリアーキテクチャは、大規模な計算パワーとスケーラビリティをサポートするように設計されており、AIおよび高性能コンピューティングタスクを要求するのに適しています[7] [10]。

nvidia dgx Spark

対照的に、Nvidia DGX Sparkは、128GBの統一されたLPDDR5Xメモリを備えています。このメモリ構成は、273 GB/sの帯域幅を提供します。これは、A100の帯域幅よりも大幅に低いが、AIワークロードに最適化されている[1] [4]。 DGX Sparkのメモリは、NVLink-C2C Interconnectテクノロジーによって促進されるCPU+GPU-Coherentメモリモデルを含むNVIDIA GB10 Grace Blackwell SuperChipの一部です。このテクノロジーは、CPUとGPUの帯域幅を強化し、5世代のPCIEの帯域幅の5倍を提供します。これは、メモリ集約型AIタスクに有益です[2] [4]。

###キーの違い

- メモリタイプと容量:A100は、40GBまたは80GBのオプションを備えたHBM2Eを使用しますが、DGX Sparkは128GBの固定容量でLPDDR5Xを使用します。
- メモリ帯域幅:A100は、DGX Sparkの273 GB/sと比較して、はるかに高いメモリ帯域幅(80GBモデルの最大2 TB/s)を提供します。
- アーキテクチャと相互接続:A100は従来のGPUメモリアーキテクチャに依存していますが、DGX SparkはNVLink-C2Cを介してCPUとGPUメモリを統合し、AI固有のタスクの帯域幅を強化します。

全体として、両方のシステムはAIアプリケーション向けに設計されていますが、A100は高帯域幅の大規模コンピューティング環境に最適化されていますが、DGX Sparkは、CPU-GPU通信を効率的にコンパクトなデスクトップAI開発に合わせて調整されています。

引用:
[1] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-station-a-newspecialized-desktop-line-for-ai-work
[2] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-Announces-dgx-spark-and-dgx-station-sersal-ai-ai-computers
[3] https://datacrunch.io/blog/nvidia-a100-gpu-specs-price-and-alternative
[4] https://www.cnx-software.com/2025/03/19/nvidia-dgx-spark-a-desktop-ai-supercomputer-powered-by nvidia-gb10-20-core-armv9-soc-1000-tops-of-ai-perforfance/
[5] https://www.skyblue.de/uploads/datasheets/nvidia_twp_dgx_a100_system_architecture.pdf
[6] https://www.horizo​​niq.com/blog/nvidia-a100-pecs/
[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-seranal-ai-ai-computers
[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-datasheet-us-nvidia-1758950-r4-web.pdf