„NVIDIA A100“ ir „NVIDIA DGX Spark“ atminties galimybės labai skiriasi architektūros, talpos ir pralaidumo prasme.
NVIDIA A100
„NVIDIA A100 GPU“ yra aprūpintas aukšto lygio atmintimi (HBM2E), prieinama 40 GB ir 80 GB konfigūracijose. 40 GB modelio atminties pralaidumas yra maždaug 1,6 TB/s, o 80 GB modelis siūlo 2 TB/s pralaidumą [3] [8]. Šis didelis pralaidumas yra labai svarbus norint efektyviai tvarkyti didelius duomenų rinkinius ir sudėtingus AI modelius. „A100“ atminties architektūra yra skirta palaikyti didžiulę skaičiavimo galią ir mastelį, todėl ji yra tinkama reikalauti AI ir aukšto našumo skaičiavimo užduočių [7] [10].
nvidia dgx kibirkštis
Priešingai, „NVIDIA DGX Spark“ turi 128 GB vieningos LPDDR5X atminties. Ši atminties konfigūracija suteikia 273 GB/s pralaidumą, kuris yra žymiai mažesnis nei A100 pralaidumas, tačiau vis tiek optimizuotas AI darbo krūviams [1] [4]. „DGX Spark“ atmintis yra „NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip“ dalis, į kurią įeina CPU+GPU-Coherent atminties modelis, palengvintas „NVLINK-C2C Interconnect“ technologijos. Ši technologija padidina pralaidumą tarp CPU ir GPU, penkis kartus didesnis už penktosios kartos PCIE pralaidumą, kuris yra naudingas atliekant intensyvias AI užduotis [2] [4].
Pagrindiniai skirtumai
- Atminties tipas ir talpa: A100 naudoja HBM2E su 40 GB arba 80 GB parinktimis, o DGX kibirkštis naudoja LPDDR5X, kurio fiksuota talpa yra 128 GB.
- Atminties pralaidumas: „A100“ siūlo daug didesnį atminties pralaidumą (80 GB modeliui iki 2 TB/s), palyginti su 273 GB/s „DGX Spark“.
-Architektūra ir sujungimas: A100 remiasi tradicine GPU atminties architektūra, tuo tarpu DGX kibirkštis integruoja CPU ir GPU atmintį per „NVLINK-C2C“, padidindamas AI specifinių užduočių pralaidumą.
Apskritai, nors abi sistemos yra sukurtos AI programoms, A100 yra optimizuotas aukšto lygio, didelio masto skaičiavimo aplinkai, tuo tarpu DGX kibirkštis yra pritaikyta kompaktiškesniam, stalinių kompiuterių kūrimui su efektyviu CPU-GPU ryšiu.
Citatos:
[1] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-tistion-a-new-specifialized-desktop-line-for-ai-work
[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-and-alternations
[4] https://www.cnx-software.com/2025/03/19/nvidia-dgx-spark-a-desktop-ai-sppercomputer-powered-by-nvidia-gb10-20-core-armv9-soc-with-1000-top-ai-eriformance/-Performance/
[5] https://www.skyblue.de/uploads/datasheets/nvidia_twp_dgx_a100_system_architcture.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-stitation-personal-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-svidia-1758950-r4-web.pdf