Le NVIDIA DGX Spark et le Nvidia GeForce RTX 4090 sont deux produits distincts avec des objectifs et des capacités de mémoire différents.
Nvidia DGX Spark
- Bande passante de mémoire: le DGX Spark propose une bande passante de mémoire de 273 Go / s, qui est optimisée pour les charges de travail AI et utilise la technologie d'interconnexion NVIDIA NVLINK-C2C pour fournir un modèle de mémoire cohérent GPU CPU +. Cette technologie améliore considérablement l'efficacité du transfert de données entre le CPU et le GPU, ce qui le rend idéal pour les applications d'IA à forte intensité de mémoire [1] [4].
- Architecture et performance: Au cœur de DGX Spark se trouve le Nvidia GB10 Grace Blackwell Superchip, qui comprend un puissant GPU Nvidia Blackwell avec des noyaux de tenseur de cinquième génération et un soutien FP4. Cette configuration offre jusqu'à 1 000 billions d'opérations par seconde pour les tâches de calcul AI, ce qui le rend très adapté à un réglage fin et à l'inférence avec les modèles AI avancés [1].
- Utilisation: DGX Spark est conçu pour le développement de l'IA, permettant un mouvement transparent des modèles, des ordinateurs de bureau au cloud ou à l'infrastructure de centre de données avec un minimum de modifications de code. Il est optimisé pour les flux de travail de l'IA, y compris les tâches de formation et d'inférence [1].
nvidia geforce rtx 4090
- Bande passante de mémoire: le RTX 4090 possède une bande passante de mémoire de 1008 Go / s, ce qui est nettement plus élevé que l'étincelle DGX. Cette bande passante élevée est cruciale pour exiger des charges de travail graphiques telles que la modélisation 3D, le rendu et le jeu [2] [5].
- Type de mémoire et architecture: il utilise 24 Go de mémoire GDDR6X avec un bus mémoire 384 bits, offrant une grande capacité pour des tâches graphiques complexes. Le RTX 4090 est construit sur l'architecture ADA Lovelace, avec 16 384 cœurs CUDA, 128 cœurs de tracé de rayons de 3e génération et 512 noyaux de tenseur de 4e génération [2] [5].
- Utilisation: le RTX 4090 est principalement conçu pour les jeux haute performance et la productivité graphique. Ses capacités s'étendent aux tâches de modélisation et de science des données de l'IA, mais elles ne sont pas aussi spécialisées pour l'IA que le DGX Spark [2] [5].
En résumé, alors que les deux systèmes offrent des capacités de haute performance, le DGX Spark est optimisé pour les charges de travail de l'IA en mettant l'accent sur l'accès à la mémoire cohérente et le traitement spécifique à l'IA, tandis que le RTX 4090 excelle dans les tâches graphiques et l'informatique générale avec une bande passante de mémoire beaucoup plus élevée.
Citations:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-annunces-dgx-spark-and-dgx-station-sersonal-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_prevify_digits_has_273gbs_memory/
[5] https://www.notebookcheck.net/nvidia-geforce-rtx-4090-gpu-benchmarks-ands.674574.0.html
[6] https://www.nvidia.com/en-us/studio/compare-gpus/
[7] https://www.engineering.com/nvidia-unveils-dgx-sersonal-ai-supercomputers-by-grace-blackwell/
[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/