Wichtige Unterschiede zwischen NVIDIA DGX- und NVIDIA HGX-Supercomputern für KI-Anwendungen

Der Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) hat die Entwicklung in der heutigen Welt vorangetrieben, indem er verschiedene Sektoren wie Gesundheit, Finanzen und selbstfahrende Autos verbessert hat. Der Bedarf an mehr Rechenleistung steigt mit einer wachsenden Zahl von KI-Anwendungen. NVIDIA ist dafür bekannt, hochmoderne Supercomputer herzustellen, die für hochbelastbare KI-Arbeitslasten optimiert sind. DGX und HGX sind zwei bekannte Produktlinien im Supercomputer-Portfolio von NVIDIA. Dieser Artikel soll die Unterschiede zwischen den Supercomputern NVIDIA DGX und NVIDIA HGX aufzeigen, damit Institutionen oder Wissenschaftler ein klares Verständnis haben, wenn sie die beste Lösung für ihre KI-Berechnungsanforderungen auswählen.

Was sind die wichtigsten Unterschiede zwischen NVIDIA DGX und NVIDIA HGX?

Übersicht über NVIDIA DGX- und HGX-Systeme

NVIDIA DGX wurde für KI-Entwicklungs- und Trainingssysteme entwickelt. Diese Systeme verfügen über integrierte Hardware- und Software-Stacks, die für Deep Learning sowie GPU-beschleunigte Aufgaben optimiert sind. Zu diesem Zweck enthält es vorkonfigurierte Einstellungen und einfache Bereitstellungsprotokolle, die alle von einem Software-Ökosystem von NVIDIA unterstützt werden, was sie perfekt für schlüsselfertige Lösungen in Forschungs- oder Unternehmensumgebungen macht.

Auf der anderen Seite wurden High-Performance-Computing-Server (HPC) mit Blick auf Skalierbarkeit gebaut – Unternehmen wie Rechenzentren, in denen KI-Workloads auf viele Maschinen verteilt sein können. Das Design dieser Server von NVIDIA ermöglicht es, sie an spezifische Anforderungen anzupassen; dies wird durch Modularitätsfunktionen erreicht, die den Einsatz in groß angelegten Infrastrukturen wie denen in Rechenzentren ermöglichen. Sie sind nicht nur auf bestimmte CPU-Typen oder Netzwerkkonfigurationen beschränkt, wie es der Fall wäre, wenn sie speziell für einen Zweck wie das Trainieren von Modellen anhand riesiger Datenmengen unter Verwendung tiefer neuronaler Netzwerke entwickelt worden wären – sie können mit jeder CPU-Architektur arbeiten, je nachdem, was in verschiedenen Fällen am besten funktioniert, bieten aber dennoch Flexibilität und die erforderliche Unterstützung, während sie innerhalb der einzigartigen Konfiguration einer Organisation arbeiten.

Detaillierter Vergleich: NVIDIA DGX vs. NVIDIA HGX

Ziele und Anwendungen

• NVIDIA DGX: KI-Entwicklung, Forschung und Training mit Plug-and-Play-Lösungen.
• NVIDIA HGX: HPC und skalierbare KI-Infrastruktur für verschiedene Anpassungsoptionen.

Hardware-Kompatibilität

• NVIDIA DGX: Integrierte Hardware-Software-Stacks mit voreingestellten Konfigurationen.
• NVIDIA HGX: Komponentenbasiertes Design, das flexibel mit verschiedenen CPU-Architekturen kombiniert werden kann.

Support und Bereitstellung

• NVIDIA DGX: Einfache Bereitstellungsverfahren, unterstützt durch das riesige Software-Ökosystem von NVIDIA.
• NVIDIA HGX: Anpassbares Computing für maßgeschneiderte Bereitstellungen und Integration ist erforderlich.

Skalierbarkeit

• NVIDIA DGX: Funktioniert am besten in kleinen bis mittelgroßen Unternehmen oder Forschungseinrichtungen.
• NVIDIA HGX: Skalierbar über große Rechenzentren mit verteilten KI-Workloads.

Anpassungspotenzial

• NVIDIA DGX: Hier kann nicht viel angepasst werden, da es so konzipiert ist, dass es direkt nach dem Auspacken funktioniert.
• NVIDIA HGX: Kann stark an die spezifischen Bedürfnisse oder Anforderungen der Benutzer angepasst werden.

Leistungsoptimierung

• NVIDIA DGX: Es wurde hauptsächlich für Deep Learning und GPU-beschleunigte Aufgaben im Allgemeinen optimiert.
• NVIDIA HGX: Es wurde in erster Linie für hohe Leistungsskalierbarkeit optimiert.

Wie unterscheidet sich die KI-Leistung zwischen NVIDIA HGX und NVIDIA DGX?

Die Anforderungen an generative KI

Die Generierung künstlicher Intelligenz (KI) (die im Allgemeinen zum Trainieren umfangreicher Sprachmodelle oder zum Erstellen fortgeschrittener Anwendungen künstlicher Intelligenz angewendet wird) erfordert viel Rechenleistung sowie Effizienz bei der Verarbeitung großer Informationsmengen.

• Leistung und Durchsatz: Im Vergleich unterscheiden sich die beiden Systeme hauptsächlich in Bezug auf Leistung und Durchsatz. Während DGX für Inferenzen mit geringer Latenz verwendet werden kann, wenn Echtzeit-Generierungsaufgaben ausgeführt werden müssen, ist HGX speziell für umfangreiche Datensätze konzipiert, die sehr rechenintensiv sind und normalerweise auf großen Clustern oder Supercomputern ausgeführt werden. Dies bedeutet, dass diese Plattform diese viel besser verarbeiten kann als jedes andere heute verfügbare System, da ihre Architektur die Integration in CPUs mit unterschiedlichen Konfigurationen ermöglicht und so die Unterstützung verschiedener Kombinationen ermöglicht, beispielsweise solcher mit AMD EPYC-Prozessoren zusammen mit mehreren A100-GPUs, die über NVLink miteinander verbunden sind.
• Bereitstellung und Komfort: Es gibt auch einen Unterschied zwischen diesen beiden Plattformen hinsichtlich der Bereitstellungsoptionen und der von ihnen gebotenen Benutzerfreundlichkeit – wobei sie flexibler sind als DGXs, wenn es um die Skalierbarkeit in Bezug auf Größe oder Anzahl geht. Man kann beispielsweise klein anfangen und nur wenige Einheiten verwenden und dann nach und nach mehr hinzufügen, je nach Bedarf. Irgendwann benötigt man jedoch möglicherweise viele Einheiten, die aufgrund des erhöhten Stromverbrauchs möglicherweise hochwertige Kühlsysteme erfordern.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Nvidia HGX die Flexibilität bietet, die Unternehmen benötigen, die in breiten generativen Anwendungsfällen tätig sind und ständige Verfügbarkeit, unbegrenzte Ressourcen, Skalierung über mehrere Racks und volle Ausrüstung benötigen. Reine Rechenleistung. DGx bietet eine schnelle Markteinführung durch Einfachheit, Benutzerfreundlichkeit, Optimierung für die gängigsten Deep-Learning-Frameworks, vorinstallierte Bibliotheken, sofort einsatzbereite Box, Laptop-ähnlicher Formfaktor, leiser Betrieb, einfache Transportierbarkeit und mehr.

Leistungsoptimierung für Rechenzentren

Was sind die Unterschiede zwischen NVIDIA HGX und NVIDIA DGX, wenn es um die Optimierung der Rechenzentrumsleistung mit KI geht?

• Nvidia HGX: Die beste Möglichkeit, die Leistung eines Rechenzentrums zu optimieren, ist eine Skalierbarkeit, die keine andere Plattform bietet. Dies ermöglicht die Integration verschiedener CPU-Typen sowie die Handhabung und Verarbeitung von Daten im großen Maßstab, was einen höheren Durchsatz bei gleichzeitig verbesserter Effizienz bedeutet. Solche Eigenschaften machen dieses System flexibler als andere, insbesondere bei der Arbeit mit NVIDIAs DGX.
• NVIDIA DGX: Eine weitere Option für diejenigen, die eine optimierte Leistung in ihren Rechenzentren wünschen, wäre ein All-Inclusive-Paket wie NVIDIA DGX-Systeme. Diese sind sofort einsatzbereit und sparen somit Zeit bei der Einrichtung oder Installation. Sie verfügen außerdem über integrierte Hardware- und Softwarekomponenten, die speziell für Deep-Learning-Anwendungen entwickelt wurden, sodass sie sich leicht in jede vorhandene Umgebung integrieren lassen, in der solche Funktionen am dringendsten benötigt werden. Mit diesen Funktionen können Unternehmen ihre KI-Forschungsprogramme viel schneller als erwartet starten.

Die Wahl zwischen NVIDIA HGX und DGX hängt davon ab, was Ihr Center leisten soll: Skalierbarkeit oder optimierte Deep-Learning-Funktionen.

Besondere Merkmale von HGX für Workloads im Bereich künstliche Intelligenz

NVIDIA HGX verfügt über eine Reihe einzigartiger Funktionen, die speziell zur Verbesserung von KI-Workloads entwickelt wurden. Dazu gehören:

• Skalierbarkeit: Es ist horizontal und vertikal skalierbar und ermöglicht so eine Erweiterung entsprechend der wachsenden Größe von KI-Datensätzen und den steigenden Rechenleistungsanforderungen.
• Flexibilität: Sie wurden für unterschiedliche CPUs entwickelt, sodass sie sich problemlos in jede Rechenzentrumsumgebung einfügen, ohne dass Kompatibilitätsprobleme auftreten.
• Durchsatz: Kann durch Optimierung seiner Datenverwaltungsfunktionen große Informationsmengen verarbeiten.
• Erweiterte Vernetzung: Es verwendet Hochgeschwindigkeitsverbindungen, um die Latenz zwischen Komponenten zu reduzieren und gleichzeitig ihre Datenübertragungsgeschwindigkeit zu erhöhen.
• Energieeffizienz: Der Energieverbrauch liegt im akzeptablen Rahmen, bietet aber gleichzeitig eine hohe Leistung, die die Betriebskosten senkt. Dies ist insbesondere bei Verwendung der NVIDIA HGX A100- und HGX B200-Plattformen bemerkenswert.
• Modularität: Kann leicht aktualisiert oder geändert werden, um mit zukünftigen KI-Technologien kompatibel zu sein. Seine Flexibilität stellt daher auch sicher, dass es auch dann nützlich bleibt, wenn sich die KI im Laufe der Zeit weiterentwickelt.

Was ist die bessere Wahl für KI-Projekte: NVIDIA HGX oder NVIDIA DGX?

Vor- und Nachteile der DGX- und HGX-Plattformen

NVIDIA DGX

Vorteile:

• Vereinfachung der Bereitstellung – Vereinfacht die Installations- und Einrichtungsprozesse.
• Deep-Learning-Optimierung – Optimiert für Deep Learning, mit einem vollständigen Hardware-Software-Stack, der speziell für maschinelles Lernen entwickelt wurde.
• Eine sofort einsatzbereite Lösung – Es bietet ein Komplettpaket, bei dem keine zusätzliche Konfiguration erforderlich ist.

Nachteile:

• Die Skalierbarkeit ist begrenzt – Nicht viel Flexibilität bei groß angelegten oder benutzerdefinierten Konfigurationen.
• Teuer – Integrierte Lösungen sind teuer.
• Anwendungsfallspezifisch – Es ist in erster Linie für Deep Learning geeignet und lässt sich möglicherweise nicht an andere Anwendungen anpassen.

Nvidia HGX

Vorteile:

• Skalierbar – Hervorragende horizontal und vertikal skalierbare KI-Infrastruktur.
• Flexibel – Unterstützt eine Vielzahl von CPU-Architekturen, was die Flexibilität bei der Bereitstellung erhöht.
• Hohe Leistung – Hoher Durchsatz und erweiterte Netzwerkfunktionen für datenintensive Workloads.

Nachteile:

• Komplexe Bereitstellung – Mehr Fachwissen bei Konfiguration und Integration erforderlich, insbesondere beim Einrichten von DGX-Station(en).
• Modulare Kosten – Bei benutzerdefinierten Konfigurationen können höhere Kosten anfallen. Energieverbrauch: Auch groß angelegte, aber energieeffiziente Bereitstellungen können dennoch viel Strom verbrauchen.

Bewerten Sie Ihren KI-Bedarf

• Größe des Projekts: Sollten Sie an einer schlüsselfertigeren Lösung (NVIDIA DGX) oder einer skalierbaren Infrastruktur (NVIDIA HGX) arbeiten?
• Geldbeschränkungen: Bestimmen Sie, ob es am besten ist, Ihr gesamtes Budget auf einmal für DGX auszugeben, oder ob HGX bessere Anpassungsoptionen bietet, auf lange Sicht aber möglicherweise mehr kostet.
• Spezifischer Anwendungsfall: Ist Deep Learning Ihr einziger Schwerpunkt? Wenn nicht, dann entscheiden Sie sich für das breiteste Spektrum an Anwendungen für künstliche Intelligenz – NVIDIA HGX.
• Technische Kapazität: Können Sie komplizierte Setups verwalten (NVIDIA HGX) oder benötigen Sie den einfachen Installationsprozess von NVIDIA DGX?

Erforderliches Leistungsniveau: Was wäre für Sie besser: der hohe Durchsatz und die erweiterten Netzwerkfunktionen von HGX oder die optimierte Deep-Learning-Leistung von DGX?

Was sind die besonderen Merkmale von HGX und DGX?

Fortschrittliche Kühlsysteme in HGX-Plattformen

Um hohe Rechenlasten bewältigen zu können, die viel Wärme erzeugen, sind HGX-Plattformen mit fortschrittlichen Kühlsystemen ausgestattet. Normalerweise verwenden solche Kühllösungen eine Flüssigkeitskühlungstechnologie, die Wärme effektiver ableitet als herkömmliche Luftkühlungsmethoden. Sie besteht aus Kühlplatten, die über Pumpen mit Wärmetauschern verbunden sind, die Wärmeenergie effizient von kritischen Teilen ableiten, um sie auf ihrer optimalen Betriebstemperatur zu halten. Auf diese Weise arbeitet das System auch in schwierigen Arbeitssituationen mit maximaler Effizienz, was es zuverlässig und weniger anfällig für thermische Drosselung macht.

Vergleich zwischen HGX H100 und DGX H100

HGX H100:

• Zielgruppe: Dies sind große Unternehmen, die ihre technischen Kapazitäten bereits erweitert haben.
• Konfiguration: Hochgradig anpassbare Konfigurationen, geeignet für komplizierte Umgebungen.
• Leistung: Funktioniert am besten bei Hochdurchsatz- oder Spezialanwendungen.
• Kühlung: Maximale Effizienz durch fortschrittliche Flüssigkeitskühlsysteme.

DGX H100:

• Zielgruppe: Diese Organisationen verfügen über geringe technische Ressourcen.
• Konfiguration: Es ist vorkonfiguriert, um die Bereitstellung schneller und einfacher zu machen.
• Leistung: Optimiert für Deep-Learning-Aufgaben, die mit verschiedenen Modellen wie Transformatoren, RNNs, CNNs usw. durchgeführt werden können.
• Kühlung: Das Kühlsystem kann luftgekühlt oder mit einer einfachen Flüssigkeitskühlung ausgestattet sein, die die Arbeit effizienter erledigen kann.

8x NVIDIA-Konfigurationen vorgestellt

Wenn wir von 8x NVIDIA-Konfigurationen sprechen, meinen wir Systeme, die acht Grafikkarten aufnehmen können. Diese sind darauf ausgelegt, die höchstmögliche Rechenleistung und Effizienz für High-Performance-Computing (HPC), Datenanalyse und künstliche Intelligenz (KI) zu bieten.

Bemerkenswerte Punkte:

• Skalierbarkeit: Dies ist wichtig, da dadurch eine massive Parallelverarbeitung zwischen vielen GPUs ermöglicht wird, was wiederum die Unterstützung einer Bereitstellung im großen Maßstab ermöglicht.
• Leistung: Dies ist bei der Verarbeitung von Arbeitslasten mit vielen Berechnungen erforderlich, indem diesen zusätzliche Geschwindigkeit verliehen wird.
• Flexibilität: Diese können an jeden Bedarf angepasst werden und sind somit in verschiedenen Computerumgebungen einsetzbar, in denen Vielseitigkeit am wichtigsten ist.

Diese Konfigurationen stellen sicher, dass alle Komponenten als eine Einheit zusammenarbeiten, sodass alles reibungslos läuft. Mit anderen Worten: Sie können komplexe Datensätze schnell verarbeiten und gleichzeitig die Berechnungen beschleunigen, indem sie je nach Bedarf höhere Zahlen oder höhere Geschwindigkeiten verwenden.

Wie sehen KI- und Rechenzentrumsumgebungen für NVIDIA HGX-Systeme aus?

NVIDIA HGX-System-Ökosystem

Das NVIDIA HGX Systems Ecosystem eignet sich hervorragend für KI- und Rechenzentrumsumgebungen, da es leistungsstark und leistungsfähig ist.

• Eigenschaften: Es bietet eine unübertroffene Leistung für das Training und die Inferenz von KI-Modellen, indem es hervorragende Rechenleistung bereitstellt.
• Skalierbarkeit: Dies ermöglicht die Skalierung von künstlichen Intelligenzoperationen sowie maschinellem Lernen mit nahtloser Integration in aktuelle Rechenzentrumsinfrastrukturen.
• Effizienz: Eine hohe Energieeffizienz wird durch optimierten Stromverbrauch in Verbindung mit fortschrittlichen Kühlmechanismen gewährleistet.

Zusammen positionieren diese Funktionen NVIDIA HGX-Systeme als unverzichtbares Werkzeug zur Verbesserung der Datenanalyse auf Unternehmensebene sowie der künstlichen Intelligenzforschung.

Flexibilität und Skalierbarkeit von HGX-Plattformen

HGX-Plattformen sind sehr flexibel und skalierbar, da sie je nach Situation auf unterschiedliche Weise eingesetzt werden können.

Somit können sich diese Plattformen an unterschiedliche Computeranforderungen anpassen.

• Variabilität: Die Systeme können durch Änderung ihres Setups angepasst werden, um viele Arten von Aufgaben der künstlichen Intelligenz (KI) und auch Datenverarbeitungsanforderungen zu unterstützen.
• Wachstum: Mit dieser Infrastrukturtechnologie sind der Erweiterung keine Grenzen gesetzt, da sie bei steigender Rechenleistung eine verbesserte Leistung unterstützt.
• Integration: Durch die Herstellung einer Verbindung mit vorhandenen Infrastrukturen ist eine einfache Skalierung ohne größere Änderungen an den in einem Unternehmen oder einer Organisation verwendeten Betriebsmethoden möglich.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass HGX-Plattformen leistungsstarke Lösungen bieten, die sowohl in KI-Laboren als auch in Rechenzentren anwendbar sind und dabei dennoch effizient bleiben.

Kostenüberlegungen für HGX-Systeme

Um die Kostenüberlegungen für HGX-Systeme zu beantworten, müssen eine Reihe von Faktoren berücksichtigt werden.

• Erstinvestition: Der Anschaffungspreis eines HGX-Systems kann hoch sein, da es über erweiterte Funktionen und ein robustes Design verfügt.
• Betriebsaufwand: Zu den laufenden Betriebskosten zählen Stromverbrauch, Kühlbedarf und regelmäßige Wartung.
• Skalierbarkeitskosten: Skalierbarkeit ist zwar eine gute Sache, aber mit zunehmender Größe des Systems sind zusätzliche Ausgaben für Hardware-Upgrades und erforderliche Infrastrukturänderungen erforderlich.
• Kapitalrendite (ROI): Die Steigerung der Rechenleistung sollte im Hinblick auf die Produktivitätsgewinne, die durch den Einsatz dieser Art von Systemen erzielt werden, an den Gesamtausgaben gemessen werden.
• Lebenszykluskosten: Hierbei werden sämtliche Kosten berücksichtigt, die mit dem Besitz eines solchen Systems während seiner gesamten Lebensdauer verbunden sind. Dies kann künftige Upgrades oder sogar die Außerbetriebnahme, falls erforderlich, mit sich bringen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass eine umfassende Kostenanalyse es Einzelpersonen ermöglicht, bei ihrer Investition in HGX-Systeme die richtigen Entscheidungen zu treffen.

Referenzquellen

Nvidia DGX

NVLink

Grafikkarte

Häufig gestellte Fragen (FAQs)

F: Was sind bei KI-Anwendungen die Hauptunterschiede zwischen NVIDIA DGX und NVIDIA HGX?

A: Wenn es um Architektur und Anwendungsfälle geht, ist der Unterschied zwischen den NVIDIA DGX- und NVIDIA HGX-Plattformen enorm. Sofort einsatzbereite KI- und Deep-Learning-Workflows werden von DGX-Systemen wie DGX A100 unterstützt. Andererseits wurden modulare Designs eingesetzt, um skalierbare Lösungen zu schaffen, die in Rechenzentren integriert werden, um sehr starke KI-Funktionen bereitzustellen, die von NVIDIA HGX repräsentiert werden.

F: Wie ist die Leistung des DGX A100 im Vergleich zum NVIDIA HGX A100?

A: Zur sofortigen Optimierung von KI-Workloads wurde dieses in sich geschlossene System namens DGX A100 mit 8 NVIDIA A100-GPUs entwickelt. Eine weitere Option ist eine modulare Konfiguration, die über Rechenzentren hinweg skaliert werden kann und so durch die Integration mehrerer GPUs und Hochgeschwindigkeitsverbindungen, die als NVIDIA HGX A100-Plattform bekannt sind, eine höhere Gesamtleistung erreicht.

F: Was ist der Zweck der NVIDIA DGX H100?

A: Das neueste Produkt in der Reihe der leistungsstarken KI- und Deep-Learning-Anwendungen, die von der Nvidia Corporation unter ihrer Marke Nvidia dgx h100 entwickelt wurden, ist da! Es übernimmt alle Funktionen der Vorgängermodelle, bietet aber dank der Integration der neuen HPC-Technologie in die Nvidia H100-GPUs einige Verbesserungen bei der Rechenleistung sowie Effizienzsteigerungen.

F: Können Sie die Flüssigkeitskühlung in diesen Systemen erklären?

A: Das flüssigkeitsgekühlte NVIDIA HGXA Delta verwendet diese Methode, um bei rechenintensiven Aufgaben optimale Temperaturen aufrechtzuerhalten und so die Leistung zu steigern und Energie zu sparen.

F: Was ist der NVIDIA DGX SuperPOD?

A: Zusammen ergeben mehrere DGX-Systeme eine umfangreiche Computerumgebung, die in der Lage ist, KI- und Deep-Learning-Operationen im großen Maßstab schneller auszuführen. Diese Umgebung wird als DGX-Superpod bezeichnet und basiert auf der NVIDIA NVSwitch-Technologie für GPU-beschleunigtes Computing.

F: Wie unterscheidet sich DGX B200 von DGX GB200?

A: Dies sind einige Modelle der DGX-Serie mit unterschiedlichen Konfigurationen und Leistungsmerkmalen für verschiedene KI-Workloads. Sie unterscheiden sich in Leistung und Anwendung durch Unterschiede in Architektur und GPU-Konfiguration.

F: Was sind die Vorteile der NVIDIA HGX H100-Plattform?

A: Die NVIDIA HGX H100-Plattform ist mit den neuesten NVIDIA H100-Grafikprozessoren ausgestattet und verbessert so das Hochleistungsrechnen für KI-Anwendungen. Skalierbarkeit, modulares Design sowie erweiterte Verbindungen wie NVLink und NVSwitch für Rechenzentren, die ihre Leistung maximieren.

F: Welchen Einfluss hat der Vergleich „NVIDIA DGX vs. NVIDIA HGX“ auf die Entscheidungsfindung bei der KI-Infrastruktur?

A: Durch den Vergleich von NVIDIA DGX- und NVIDIA HGX-Systemen können Unternehmen fundierte Entscheidungen auf der Grundlage ihrer Anforderungen treffen. Während DGX-Systeme für einsatzbereite KI-Lösungen gut geeignet sind, bietet HGX mehr Flexibilität und Leistung bei groß angelegten Bereitstellungen, bei denen eine Rechenzentrumsintegration erforderlich ist, und ist somit skalierbar und auf hohe Leistung ausgerichtet.

F: Welche Rolle spielen NVIDIA Tesla GPUs in DGX- und HGX-Plattformen?

A: Sowohl auf DGX- als auch auf HGX-Plattformen wurden leistungsstarke Rechenfunktionen durch NVIDIA Tesla-GPUs wie NVIDIA Tesla P100 für KI- und Deep-Learning-Workloads bereitgestellt. Moderne Systeme sind mit fortschrittlicheren GPUs wie A100 und H100 ausgestattet, die noch höhere Leistungsniveaus bieten.

F: Warum ist der „Unterschied zwischen NVIDIA HGX und DGX“ für die KI-Entwicklung wichtig?

A: Das Wissen über die Unterschiede zwischen diesen beiden beeinflusst die Auswahl der Infrastruktur während der Entwicklung künstlicher Intelligenz und ist daher von entscheidender Bedeutung. Out-of-the-Box-Lösungen eignen sich am besten für DGX, während skalierbare modulare Konfigurationen, die umfassend für Unternehmensforschungs- oder Bereitstellungsumgebungen angepasst werden können, Teil dessen sind, was ein ideales HGX-System ausmacht.