Las primeras pruebas con el NVIDIA DGX Spark no están alcanzando el rendimiento prometido por el fabricante

Los nuevos Mini Superordenadores de NVIDIA ya están en manos de muchos usuarios que esperaban poder comenzar a trabajar con ellos, hablamos de los recientemente anunciados NVIDIA DGX Spark. Pero parece que las primeras impresiones no son las esperadas de este compacto (y caro) mini PC para Inteligencia Artificial de NVIDIA. Las especificaciones de la que tanto había presumido el gigante de la IA no son suficientes para alcanzar el rendimiento anunciado, después de ejecutar las primeras pruebas que han realizado los usuarios.

El MiniPC NVIDIA DGX Spark no alcanza el rendimiento prometido por NVIDIA

Algunas publicaciones en la red social X/Twitter se quejan de que el DGX Spark no rinde tal y como había anunciado NVIDIA. Comenzando con el TDP, anunciado con hasta 240 W de consumo, los usuarios alegan que en realidad este no pasa de 100 W. Además, también han reportado calentamientos excesivos incluso con un consumo reducido a más de la mitad, terminando en algunos reinicios aleatorios cuando el uso es prolongado.

El TDP no alcanza los 240 W prometidos, quedándose en 100 W, menos de la mitad

Otra de las quejas es el rendimiento en Inteligencia Artificial, ya que NVIDIA había anunciado que es capaz de ofrecer 1 Petaflops. Los usuarios dicen que esta cifra tampoco se alcanza, reduciéndose hasta la mitad. Las pruebas realizadas por Hannun en respuesta al post de Carmack, han citado que el rendimiento en BF16 alcanza los 60 TFLOPS, que queda muy por debajo del Petaflops ofrecido por las cifras de NVIDIA en precisión FP4.

El rendimiento para IA alcanzado es la mitad del anunciado por NVIDIA

Este rendimiento también tiene que ver con el termino Sparsity, una técnica que rara vez se puede aplicar y que consiste en eliminar las operaciones de valor cero, consiguiendo (si se puede aplicar sparsity) duplicar el rendimiento. Esto deja en operaciones habituales y las más utilizadas un rendimiento que efectivamente puede reducirse a la mitad de este Petaflop anunciado.

Hasta 1 Petaflops, pero con condiciones, si Sparsity no se aplica el rendimiento cae a la mitad

Unas promesas que los usuarios están viendo como se alejan de la realidad, después de invertir hasta 3.999 dólares que cuesta esta mini, pero “gran” solución de NVIDIA.

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