Можливості пам'яті NVIDIA A100 та Spark DGX NVIDIA значно відрізняються за архітектурою, ємністю та пропускною здатністю.
NVIDIA A100
GPU NVIDIA A100 оснащений пам'яттю з високою пропускною здатністю (HBM2E), доступною в конфігураціях 40 ГБ та 80 ГБ. Пропускна здатність пам'яті для моделі 40 ГБ становить приблизно 1,6 ТБ/с, тоді як модель 80 ГБ пропонує пропускну здатність 2 ТБ/с [3] [8]. Ця висока пропускна здатність має вирішальне значення для ефективної обробки великих наборів даних та складних моделей AI. Архітектура пам'яті A100 розроблена для підтримки масової обчислювальної потужності та масштабованості, що робить її придатною для вимогливих завдань AI та високоефективних обчислень [7] [10].
nvidia dgx spark
На відміну від цього, іскра DGX NVIDIA має 128 ГБ уніфікованої пам'яті LPDDR5X. Ця конфігурація пам'яті забезпечує пропускну здатність 273 ГБ/с, що значно нижча, ніж пропускна здатність A100, але все ще оптимізована для навантажень AI [1] [4]. Пам'ять DGX Spark є частиною NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip, яка включає модель пам'яті CPU+GPU-когерентної, сприяла технології взаємозв'язку NVLINK-C2C. Ця технологія підвищує пропускну здатність між процесором та GPU, пропонуючи п’ять разів більше пропускної здатності PCIE п’ятого покоління, що вигідно для інтенсивних завдань AI в пам'яті [2] [4].
Ключові відмінності
- Тип пам'яті та ємність: A100 використовує HBM2E з опціями для 40 ГБ або 80 ГБ, тоді як DGX Spark використовує LPDDR5X з фіксованою ємністю 128 ГБ.
- Пропускна здатність пам'яті: A100 пропонує значно більшу пропускну здатність пам'яті (до 2 ТБ/с для моделі 80 ГБ) порівняно з 273 ГБ/с DGX Spark.
-Архітектура та взаємозв'язок: A100 покладається на традиційну архітектуру пам'яті GPU, тоді як DGX Spark інтегрує процесор та графічний процесор через NVLink-C2C, підвищуючи пропускну здатність для задач AI.
В цілому, хоча обидві системи розроблені для додатків AI, A100 оптимізований для високопроникних, масштабних обчислювальних середовищ, тоді як Spark DGX розроблена для більш компактної розробки робочого столу з ефективною комунікацією CPU-GPU.
Цитати:
[1] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-station-a-new-scialized-desktop-line-for-ai-work
[2] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers
[3] https://datacrunch.io/blog/nvidia-a100-gpu-specs-price-and-alternative
[4] https://www.cnx-software.com/2025/2
[5] https://www.skyblue.de/uploads/datastheets/nvidia_twp_dgx_a100_system_architecture.pdf
[6] https://www.horizoniq.com/blog/nvidia-a100-sces/
[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-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-web.pdf