一文了解Nvidia平台的DGX、HGX、IGX、EGX、MGX、AGX分别是什么

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Nvidia除了我们熟知的RTXx090、H100等明星产品，其实还有很多系列，对于刚接触的人来说，听到什么DGX、HGX时难免一头雾水，今天就来介绍一下这几个“GX”。

一、名词释义

计算机专业术语有很多都是缩写，我有一个习惯，当看到一个缩写时，先弄清它的英文全称是什么，这样更有助于我们理解。

缩写

英文全称

中文解释

DGX

Deep Learning GPU Training System

深度学习GPU训练系统

HGX

High-Performance GPU Accelerated Computing Platform

高性能GPU加速计算平台

IGX

Industrial-Grade Edge AI Platform

工业级边缘AI平台

EGX

Edge Computing GPU Acceleration Platform

边缘计算GPU加速平台

MGX

Modular GPU Accelerated Platform

模块化GPU加速平台

AGX

Accelerated GPU for AI

用于人工智能的加速图形处理单元

从上表不难看出，这几个“GX”里，虽然名字相近，但定位不同，有“平台”，有“系统”，有“单元”。下面我们着重讲一下他们各自的特点和应用。

二、各自的特点和形态

它们互相之间，只是名字相近，特点各不相同，为了避免看晕，咱们先总结，再细分：

DGX

数据中心级，Nvidia品牌服务器整机产品，开箱即用

HGX

数据中心级，多GPU模组，由OEM厂商制作成可定制服务器

IGX

有套件，有整机，主要是工业和医疗等高可靠环境

EGX

硬件组合，更广泛的边缘场景

MGX

硬件制造或组合标准

AGX

以GPU模组为主，低功耗边缘场景

DGX（深度学习GPU训练系统）

特点：是企业级AI一体化解决方案，预装了AI软件栈（CUDA，TensorRT、TensorFlow、PyTorch等），软硬件深度集成，如果大家经常逛展会的话，应该每次都会看到它。

形态：封闭式设计，不支持硬件定制。通常的服务器你可以选配CPU、GPU、内存、硬盘、板卡的规格和数量，DGX系列的关键部分（比如GPU、联网架构）是不可变更的，最多就是增减内存或者硬盘。

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HGX（高性能GPU加速计算平台）

特点：是面向服务商的可定制硬件平台，GPU采用模块化设计，服务器厂商可以自主设计基于HGX的整机服务器，HGX系列代表着风冷级GPU的最高算力。

形态：这个是和DGX系列直观上最明显的区别，HGX系列不是一台具备完整功能的服务器，而是一个以GPU硬件为主的模组，一些OEM厂商（例如Supermicro、技嘉、戴尔）向Nvidia购买HGX模组，然后自己配服务器主板、连接板、机箱、电源等等，形成自己品牌的GPU服务器产品，配置的灵活度较高。

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如下图就是戴尔的XE9680服务器，搭载的是H100 8GPU模组。

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IGX（工业级边缘AI平台）

特点：专为工业和医疗环境打造，可提供高性能、高级功能安全性和可靠性，能够以安全且可靠的方式运行人工智能，支持人机协作。

形态：IGX系列有整机，有主板，下图是开发者套件，没啥定制空间，但是人家都给你配好了，用着省心。下下图的主板，定制化空间就大多了。

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EGX（边缘计算GPU加速平台）

特点：融合了硬件、软件堆栈和管理服务的综合边缘计算平台。

形态：下面这张图应该是比较好的诠释了EGX，它不像DGX、HGX那样高度集成化、模块化，硬件可以是Tesla T4，也可以是A100，灵活性较高，再加上软件和安全管理服务，形成的专门为边缘场景服务的综合平台。

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MGX（模块化GPU加速平台）

特点：我想了半天该怎么解释……粗暴的概括，DGX是一台完整的服务器，HGX是一套完整的4GPU或8GPU模组，而MGX是介于二者之间，更像是一套框架或规范，在这个框架里你可以有更大的自由度，支持的范围也可以从高端到低端，对Nvidia的合作伙伴非常友好。

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形态：那可就五花八门了，就跟攒电脑一样，在规则和兼容性运行的前提下，掂量掂量自己手里的银子，你想怎么搭都行。

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AGX（用于人工智能的加速图形处理单元）

特点：这个系列最大的特点就是低功耗，特别适合边缘计算以及工业级的嵌入式无风扇工控机。

形态：这个形态也是多种多样，GPU、模组、整机都有，针对不同领域，也有不同的细分型号，尤其是做工控行业的朋友经常会遇到Jetson AGX Xavier的选型需求，总之非常灵活。

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三、代表产品、面向用户和应用场景

代表产品

面向用户

应用场景

DGX

DGX H100

大型企业、科研机构

大规模AI训练

超算中心

HGX

HGX H100

OEM厂商、云服务商

科学计算

大数据分析

生成式AI

IGX

IGX Orin

医疗设备商、工业自动化厂商

机器人辅助手术

EGX

灵活搭配

制造业、电信运营商

智慧零售

5G基站边缘AI

MGX

灵活搭配

OEM厂商

数据中心GPU服务器升级

AGX

AGX Orin

汽车企业、机器人企业

自动驾驶

AGV机器人

再进一步简练总结：

科研、超算选DGX，云计算、AI选HGX，高可靠和安全边缘场景选IGX，通用边缘场景选EGX，OEM服务器以MGX为标准，嵌入式工控设备选AGX。

四、官网链接

有兴趣的同学可以去看看，官网肯定介绍的更为全面和详细。

DGX：https://www.nvidia.cn/data-center/dgx-systems/

HGX：https://www.nvidia.cn/data-center/hgx/

IGX：https://www.nvidia.cn/edge-computing/products/igx/

EGX：https://www.nvidia.cn/data-center/products/egx/

MGX：https://www.nvidia.cn/data-center/products/mgx/

AGX：https://www.nvidia.cn/autonomous-machines/embedded-systems/jetson-agx-xavier/

五、其他几个带“GX”的产品

例如：

（1）PGX（P是Personal），面向开发者或研究人员的超级计算机，可满足小规模的高性能计算要求。

（2）VGX（vGPU平台），提供GPU虚拟化技术，支持云桌面和远程场景。

这里面有的被几大主要xGX的功能所取代，有的面向范围更小众，就不一一说了。

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