NVIDIA HGX和DGX是两种不同的计算解决方案，它们各自具有独特的特点和适用场景。首先，让我们分别了解它们的基本信息。
NVIDIA HGX是一个基于GPU的计算平台，它通过NVLink和NVSwitch技术将多个GPU紧密连接在一起，从而提供强大的AI计算能力。这种模块化的设计使得HGX具有很高的灵活性和可定制性，用户可以根据计算需求自由添加或删除GPU数量。
相比之下，NVIDIA DGX则是一台完整的AI超级计算机。它包含了GPU、CPU、内存、硬盘、散热系统以及操作系统等全套硬件和软件，为用户提供了一个即插即用的解决方案。DGX在硬件配置上相对固定，但其在软件方面更为完备，为用户提供了全面的AI开发环境。
在目标用户和应用程序方面，HGX主要面向需要灵活且可扩展平台的研究人员和开发人员，适用于云数据中心、高性能计算、大规模AI研发等场景。而DGX则专为需要强大、即用型AI解决方案的企业设计，适用于AI和深度学习开发、边缘计算、医疗保健和媒体内容创建等应用。
在成本方面，HGX的模块化设计使其定价更加灵活，用户可以根据实际需求选择配置。而DGX作为一体式高端解决方案，价格相对较高。然而，对于需要8个GPU的用户来说，DGX可能具有更高的性价比。因为购买HGX还需要额外购买其他硬件和配备运维工程师，这些都会增加额外的成本。
在运算性能方面，以H100为例，4-GPU版本的HGX不支持NVSwitch，而8-GPU版本的HGX则支持第三代NVSwitch。这使得在相同GPU数量下，DGX的运算能力更强。具体来说，DGX H100系统中的每个GPU之间通过第四代NVLink和NVSwitch提供每秒900GB的连接速度，每个DGX H100以新的FP8精度提供32 petaflops的AI性能。
总结来说，如果用户希望获得一个即插即用的解决方案且不想在硬件和软件配置上花费太多精力，那么DGX是一个不错的选择。而对于那些希望对软硬件进行高度定制的用户来说，HGX则提供了更大的灵活性。在选择时，用户还需要根据自己的实际需求和预算做出权衡。
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