Nvidia DGX Spark: When benchmark numbers meet production reality

原始链接: https://publish.obsidian.md/aixplore/Practical+Applications/dgx-lab-benchmarks-vs-reality-day-4

## Nvidia DGX Spark:初步印象与社区更正 一篇近期详细描述使用 Nvidia DGX Spark 工作站体验的文章,受到了 Hacker News 社区的严厉审查,导致作者进行了大量更正。最初关于使用 Ollama 进行 CPU 优化性能的说法是不正确的——GPU 已经被完全利用。此外,作者最初报告了 PyTorch 的 GPU 推理出现故障,原因是使用 FP16 而不是训练好的 BF16 格式进行测试。llama.cpp 的问题也被归因于版本特定的问题,而非根本缺陷。 讨论强调了发表后公开审查的价值,评论者指出了关于 ARM64+CUDA 成熟度和设备内存带宽的不准确之处。虽然 DGX Spark 提供了 128GB 的大容量统一内存,可能超过消费级 GPU,但其性能,特别是推理速度,受到质疑,一些人认为 Apple Silicon 提供了更好的性价比。 尽管最初遇到了一些问题,作者强调 DGX Spark 在 AI/ML 开发方面的潜力,特别是对于那些愿意接触前沿技术的人。这次经历强调了在快速发展的 AI 硬件领域进行彻底测试和开放协作的重要性。
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