DGX--HGX--MGX
DGX、HGX、MGX 是什麼？
平台總覽
- 三者皆為 NVIDIA 推出之資料中心與 AI 運算平台
- 各自針對不同程度的彈性、整合與部署速度需求
NVIDIA 三平台比較與屬性對照表
| 項目 | DGX | HGX | MGX |
|---|---|---|---|
| 首次推出 | 2016（DGX-1），持續迭代至 DGX B100/B200 | 2017（HGX-1）、2018（HGX-2） | 2023（首發於 COMPUTEX） |
| 是否為具體裝置 | ✅（整機伺服器） | ✅（GPU 模組） | ❌ |
| 是否為平台 | ✅ | ✅ | ✅ |
| 類型 | 完整系統 | 硬體平台 | 設計平台 |
| 定位層級 | 高層整合 | 中層模組 | 設計規範 |
| 產品型態 | NVIDIA 整合式 AI 超級電腦 | GPU 運算模組，供 OEM/ODM 客製化 | 模組化伺服器架構，強調標準化與彈性 |
| 描述 | NVIDIA 出廠整機，軟硬體預裝，開箱即用 | 提供 4/8 GPU + NVSwitch 主機板供整合使用 | 為 OEM 設計之模組化標準，支援多種 CPU/GPU/DPU 與機箱尺寸配置 |
| 彈性 | 硬體固定，軟體預裝，開箱即用 | 高度可定制，軟硬體自由搭配 | 超高彈性，支援多種 CPU/GPU/DPU 組合 |
| 目標用戶 | 企業、研究機構、醫療、內容產業 | 雲端平台、資料中心、OEM 廠商 | 雲端服務商、企業資料中心、邊緣運算 |
| 軟體 | 預裝 NVIDIA 優化軟體堆疊 | 需自行安裝與維護 | 依組合而定，強調與各種平台兼容 |
| 主要特色 | 標準化、即時部署、維護簡單 | 高效能、可擴展、彈性高 | 標準化、模組化、快速部署、易於升級 |
選用建議
- 需高效能與彈性：HGX
- 尋求即時部署與支援：DGX
- 強調兼容性與擴充性：MGX
投資與技術導入時機
- 依據應用規模、IT 維運能力與佈建需求選擇最適合平台
- HGX 與 MGX 適合自建／大規模部署者
- DGX 適合部署時間敏感、對整合與支援要求高的環境
HGX (Hyperscale GPU Accelerator)
- 定位：高度彈性、可定制的 GPU 加速平台
- 組成：4 或 8 顆 GPU + NVLink/NVSwitch
- 應用：供 OEM/ODM 客製伺服器使用
- 彈性：模組化設計，高度自由配置
- 軟體：需自行安裝 OS 與軟體堆疊
DGX (Deep Learning GPU Appliance)
- 定位：開箱即用 AI 超級電腦
- 組成：整合 4 或 8 顆 GPU、高階 CPU、大容量記憶體與儲存
- 應用：企業、研究單位等需快速部署者
- 彈性：硬體固定，無法自由更換組件
- 軟體：預裝 DGX OS 與 NVIDIA 軟體堆疊
MGX (Modular GPU Accelerator)
- 定位：模組化伺服器設計規範
- 組成：GPU 為核心，彈性整合 CPU (Grace 或 x86)、DPU、儲存與 I/O 模組
- 應用：用於快速部署多樣伺服器組合的雲端與邊緣場景
- 彈性：標準化機箱設計、支援多種組件組合
- 兼容性：與 OCP 標準整合，便於導入現有基礎設施