NVIDIA DGX Spark a Nvidia GeForce RTX 4090 jsou dva odlišné produkty s různými zaostřeními a paměťovými schopnostmi.
nvidia dgx jiskra
-Šířka pásma paměti: DGX Spark obsahuje šířku pásma paměti 273 GB/s, která je optimalizována pro pracovní zátěž AI a využívá technologii propojení NVIDIA NVLINK-C2C k poskytnutí modelu CPU+GPU-Coherent Memory. Tato technologie významně zvyšuje účinnost přenosu dat mezi CPU a GPU, což je ideální pro aplikace AI náročné na paměť [1] [4].
- Architektura a výkon: V srdci DGX Spark je Nvidia GB10 Grace Blackwell Superchip, který zahrnuje výkonný GPU NVIDIA Blackwell s tenzorovými jádry páté generace a podporu FP4. Toto nastavení poskytuje až 1 000 bilionů operací za sekundu pro výpočetní úkoly AI, takže je vysoce vhodné pro doladění a odvození s pokročilými modely AI [1].
- Použití: DGX Spark je určen pro vývoj AI, což umožňuje bezproblémový pohyb modelů od stolních počítačů po cloudové nebo infrastrukturu datového centra s minimálními změnami kódu. Je optimalizován pro pracovní postupy AI, včetně školení a inferenčních úkolů [1].
Nvidia Geforce RTX 4090
- Šířka pásma paměti: RTX 4090 se může pochlubit šířkou pásma paměti 1008 GB/s, což je výrazně vyšší než jiskra DGX. Tato vysoká šířka pásma je zásadní pro náročné grafické pracovní zatížení, jako je 3D modelování, vykreslování a hraní [2] [5].
- Typ paměti a architektura: Používá 24 GB paměti GDDR6X s 384bitovou paměťovou sběrnicí a poskytuje dostatečnou kapacitu pro komplexní grafické úkoly. RTX 4090 je postavena na architektuře ADA Lovelace, která obsahuje 16 384 jádra CUDA, 128 jádra paprsků 3. generace a 512 tenzorových jádrů 4. generace [2] [5].
- Použití: RTX 4090 je primárně navržen pro vysoce výkonné herní a grafickou produktivitu. Jeho schopnosti se vztahují na modelování AI a úkoly vědy o datech, ale není tak specializované pro AI jako DGX Spark [2] [5].
Stručně řečeno, zatímco oba systémy nabízejí vysoce výkonné schopnosti, Spark DGX je optimalizován pro pracovní zátěž AI se zaměřením na koherentní přístup k paměti a zpracování AI specifickému zpracování, zatímco RTX 4090 vyniká v grafických úkolech a obecné výpočty s mnohem vyšší šířkou paměti.
Citace:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-Dgx-park-and-Dgx-station-to--ai-computers
[2] https://www.itcreations.com/nvidia-gpu/nvidia-geforce-rtx-4090-gpu
[3] https://blog.spheron.network/comparing-nvidia-geforce-rtx-4090-and-RTX-4080-Which-is-better
[4] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1JEF1DD/DGX_SPARK_PREVICIUSY_DIGITS_HAS_273GBS_MEMORY/
[5] https://www.notebookcheck.net/nvidia-geforce-rtx-4090-GPU-Benchmarks-and-specs.674574.0.html
[6] https://www.nvidia.com/en-us/studio/compare-gpus/
[7] https://www.engineering.com/nvidia-UNVEILS-DGX-PERSONAL-AI-Supercomputers-by-grace-lackwell/
[8] https://www.nvidia.com/en-us/geforce/graphics-cards/40-series/rtx-4090/
[9] https://www.nvidia.com/en-us/geforce/graphics-cards/compare/