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内存带宽：273GB/s

讨论总结

NVIDIA DGX Spark规格公布后，尤其是内存带宽为273GB/s这一信息引发了用户讨论。大家从不同角度进行分析，如与其他产品（苹果设备、4060TI等）对比，探讨性价比，对产品的市场前景看法不一，整体上失望情绪较为明显。

主要观点

  1. 👍 NVIDIA之前对内存带宽沉默是有原因的
    • 支持理由：无（未提及）
    • 反对声音：无（未提及）
  2. 🔥 DGX Spark性价比低，基本一推出就没希望
    • 正方观点：苹果机器达到类似带宽价格更高但内存也高，DGX Spark价格也不低且有不足。
    • 反方观点：未提及。
  3. 💡 NVIDIA DGX Spark相对AGX Orin在多方面有升级
    • 支持理由：内存带宽、原生FP8、统一内存等方面的对比数据。
    • 反对声音：未提及。
  4. 💔 产品整体令人失望，唯一优点是支持CUDA
    • 支持理由：未阐述具体失望之处，仅表明整体感觉差，只看到CUDA这一优点。
    • 反对声音：从开发模型角度看，CUDA支持是很大优势。
  5. 🚫 产品面临失败，在推理模型中的速度过慢
    • 支持理由：在推理模型方面速度慢且无更多补充信息。
    • 反对声音：未提及。

金句与有趣评论

  1. “😂 现在我们知道他们为什么对内存带宽如此沉默了，哈哈。”
    • 亮点：以一种调侃的方式开启对产品内存带宽的讨论。
  2. “🤔 Tbf that’s on a machine that starts at 5k with 96 GB RAM. Still digits is pretty much dead on arrival.”
    • 亮点：通过与苹果设备对比来阐述DGX Spark性价比低的观点。
  3. “👀 Its an upgrade over the AGX Orin: 1.33x memory bandwidth (273 GB/s vs. 204.8 GB/s), native FP8, and 2x the unified memory.”
    • 亮点：用数据对比说明DGX Spark相对AGX Orin的升级之处。
  4. “😒 this - just_in：This feels pretty sad. The only upside with this product is CUDA support.”
    • 亮点：简洁地表达出对产品失望，仅看到一个优点。
  5. “😒 EasternBeyond：DOA. With reasoning models, the speed is too slow.”
    • 亮点：明确指出产品在推理模型速度慢导致面临失败。

情感分析

总体情感倾向为负面，主要分歧点在于是否看好产品的市场潜力。持负面态度的人大多是觉得产品性价比低、性能不足、价格过高，而少部分持正面态度的人是从产品某些方面的升级（如相对AGX Orin）或者特定功能（如CUDA支持对开发模型）的角度来看待产品。

趋势与预测

  • 新兴话题：对产品的目标内存带宽的讨论可能会引发后续对产品参数合理性的探讨。
  • 潜在影响：如果产品真如多数人所认为的性价比低、性能不足等问题存在，可能会影响NVIDIA在相关市场的份额和声誉，也可能促使NVIDIA对产品进行改进或者调整市场策略。

详细内容：

标题：NVIDIA DGX Spark 规格引发的 Reddit 热议

NVIDIA DGX Spark 的规格已公布，相关链接为https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-spark/，其内存带宽为 273 GB/s。此帖引起了广泛关注，引发了众多讨论。

在讨论中，观点各异。有人说：“现在我们知道他们为何对内存带宽一直保持沉默了，哈哈。”还有人表示：“实际上我们两个月前就知道了。使用 LPDDR5X 不能再高了。也许使用 9600Mhz 模块的四通道，但速度仍在 256 - 273 左右。” 有人认为：“明显的希望是它能像苹果产品那样是 8 通道内存。不是英伟达做不到而苹果能做到，只是他们不想。”也有人指出：“他们在市场上曾有如此大的影响力，如果他们今天基于股市表现做决定，我打赌他们会更好。但他们认为一直会上升不会下降。”

关于产品的性能和价格，有人说：“Nvidia 从来在内存大小和速度上都不慷慨。”还有人提到：“是的，问题是它的成本将是 Spark 的 10 倍。在两者之间有个折中的选择会很好。比如，2 倍 Spark 的 GPU 性能、2 倍的速度和内存大小，集成在一台机器里。”有人提出：“2 倍 Spark 要 2 倍的价格？所以起价 6000 美元？对于 256GB 的内存（我相信通过联网 2 个 Sparks 就能达到）和 512GB/s 的带宽？在那个价格点上，Max studio 不是仍然更有价值吗？”

有用户分享道：“Nvidia 有 2 个 DGX 桌面工作站，DGX Sparks 是低端的，DGX Station 是高端的。DGX Sparks（以前是 Project DIGITS）是一个节能、紧凑的 AI 开发桌面，允许开发人员在本地对具有多达 2000 亿参数的最新一代推理 AI 模型进行原型设计、微调及推理。它配备 20 核 Arm，10 个 Cortex - X925 和 10 个 Cortex - A725 Arm，GB10 Blackwell GPU，256 位 128 GB LPDDR5x 统一系统内存，内存带宽 273 GB/s，1000‘AI 峰值’，功耗 170W。而 DGX Station 是终极开发、大规模 AI 训练和推理桌面，配备 1 个 Grace - 72 核 Neoverse V2，1 个 NVIDIA Blackwell Ultra，高达 288GB HBM3e，8 TB/s GPU 内存，高达 496GB LPDDR5X，高达 396 GB/s，高达 784GB 的大相干内存。”

在讨论中，存在一些共识。比如大家普遍认为 NVIDIA DGX Spark 的内存规格和价格存在争议。同时，也有一些独特的观点，如有用户觉得对于自己的使用场景，这款产品的尺寸正好合适。

总之，这次关于 NVIDIA DGX Spark 的讨论反映了大家对其规格、性能和价格的不同看法，也展现了市场对这类产品的高关注度和期望。