NVIDIA A100 un NVIDIA DGX dzirksteles atmiņas iespējas ievērojami atšķiras attiecībā uz arhitektūru, jaudu un joslas platumu.
NVIDIA A100
NVIDIA A100 GPU ir aprīkots ar lielu joslu atmiņu (HBM2E), kas ir pieejama 40 GB un 80 GB konfigurācijās. 40 GB modeļa atmiņas joslas platums ir aptuveni 1,6 TB/s, savukārt 80 GB modelis piedāvā joslas platumu 2 TB/s [3] [8]. Šis augstais joslas platums ir būtisks, lai efektīvi apstrādātu lielas datu kopas un sarežģītus AI modeļus. A100 atmiņas arhitektūra ir paredzēta, lai atbalstītu masīvu skaitļošanas jaudu un mērogojamību, padarot to piemērotu AI un augstas veiktspējas skaitļošanas uzdevumu pieprasīšanai [7] [10].
nvidia dgx dzirkstele
Turpretī NVIDIA DGX dzirkstelim ir 128 GB vienotas LPDDR5X atmiņas. Šī atmiņas konfigurācija nodrošina joslas platumu 273 GB/s, kas ir ievērojami zemāks par A100 joslas platumu, bet joprojām ir optimizēts AI darba slodzēm [1] [4]. DGX Spark atmiņa ir daļa no NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip, kurā ietilpst CPU+GPU saskaņotais atmiņas modelis, ko atvieglo NVLink-C2C starpsavienojuma tehnoloģija. Šī tehnoloģija uzlabo joslas platumu starp CPU un GPU, piecas reizes piedāvājot piektās paaudzes PCIe joslas platumu, kas ir izdevīgs atmiņas intensīviem AI uzdevumiem [2] [4].
Galvenās atšķirības
- Atmiņas tips un ietilpība: A100 izmanto HBM2E ar 40 GB vai 80 GB opcijām, savukārt DGX dzirkstelē tiek izmantota LPDDR5X ar fiksētu ietilpību 128 GB.
- Atmiņas joslas platums: A100 piedāvā daudz lielāku atmiņas joslas platumu (līdz 2 TB/s 80 GB modelim), salīdzinot ar DGX Spark 273 GB/s.
-Arhitektūra un savienojums: A100 ir atkarīgs no tradicionālās GPU atmiņas arhitektūras, turpretī DGX dzirkstele caur NVLink-C2C integrē CPU un GPU atmiņu, uzlabojot joslas platumu AI specifiskiem uzdevumiem.
Kopumā, lai arī abas sistēmas ir paredzētas AI lietojumprogrammām, A100 ir optimizēts augstas joslas platuma, liela mēroga skaitļošanas vidēm, turpretī DGX dzirkstele ir pielāgota kompaktai, darbvirsmas AI izstrādei ar efektīvu CPU-GPU komunikāciju.
Atsauces:
[1.]
[2] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-park-and-dgx-station-personal-ai-computers
[3] https://datacrunch.io/blog/nvidia-a100-gpu-specs-price-andalternatives
.
[5] https://www.skyblue.de/uploads/dataSheets/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-park-and-dgx-station-personal-ai-computers
[10] https://www.fibermall.com/blog/nvidia-a100.htm
[11] https://www.pny.com/nvidia-a100
.