Nvidia DGX Spark와 Nvidia Geforce RTX 4090은 초점과 메모리 기능이 다릅니다.
nvidia dgx spark
-메모리 대역폭 : DGX Spark는 273GB/s의 메모리 대역폭을 특징으로하며, AI 워크로드에 최적화되고 NVIDIA NVLINK-C2C 상호 연결 기술을 사용하여 CPU+GPU- 동굴 메모리 모델을 제공합니다. 이 기술은 CPU와 GPU 간의 데이터 전송 효율성을 크게 향상시켜 메모리 집약적 인 AI 응용 프로그램에 이상적입니다 [1] [4].
- 건축 및 성능 : DGX Spark의 중심에는 Nvidia GB10 Grace Blackwell Superchip이 있으며, 여기에는 5 세대 텐서 코어와 FP4 지원이 포함 된 강력한 Nvidia Blackwell GPU가 포함됩니다. 이 설정은 AI 컴퓨팅 작업에 대해 초당 최대 1 조 1 조 개의 작업을 제공하여 고급 AI 모델과의 미세 조정 및 추론에 매우 적합합니다 [1].
- 사용법 : DGX Spark는 AI 개발을 위해 설계되었으며, 코드 변경이 최소화되어 데스크탑에서 클라우드 또는 데이터 센터 인프라로 모델을 원활하게 이동할 수 있습니다. 교육 및 추론 작업을 포함한 AI 워크 플로에 최적화되어 있습니다 [1].
nvidia geforce rtx 4090
- 메모리 대역폭 : RTX 4090은 1008GB/s의 메모리 대역폭을 자랑하며, 이는 DGX 스파크보다 상당히 높습니다. 이 높은 대역폭은 3D 모델링, 렌더링 및 게임과 같은 그래픽 워크로드를 요구하는 데 중요합니다 [2] [5].
- 메모리 유형 및 아키텍처 : 384 비트 메모리 버스와 함께 24GB의 GDDR6X 메모리를 사용하여 복잡한 그래픽 작업을위한 충분한 용량을 제공합니다. RTX 4090은 16,384 개의 CUDA 코어, 128 개의 3 세대 레이 트레이싱 코어 및 512 4 세대 텐서 코어를 갖춘 ADA Lovelace 아키텍처를 기반으로 구축되었습니다 [2] [5].
- 사용 : RTX 4090은 주로 고성능 게임 및 그래픽 생산성을 위해 설계되었습니다. 그 기능은 AI 모델링 및 데이터 과학 작업으로 확장되지만 DGX Spark [2] [5]만큼 AI에 특화되어 있지 않습니다.
요약하면, 두 시스템 모두 고성능 기능을 제공하는 반면, DGX Spark는 일관된 메모리 액세스 및 AI 특정 처리에 중점을 둔 AI 워크로드에 최적화되지만 RTX 4090은 그래픽 작업 및 훨씬 높은 메모리 대역폭으로 일반 컴퓨팅을 탁월합니다.
인용 :
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-pistation-pernal-ai-compupers
[2] https://www.itcreations.com/nvidia-gpu/nvidia-geforce-rtx-4090-gpu
[3] https://blog.spheron.network/comparing-nvidia-geforce-rtx-4090-rtx-4080 whith-is-better
[4] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jef1dd/dgx_spark_previly_digits_has_273gbs_memory/
[5] https://www.notebookcheck.net/nvidia-geforce-rtx-4090-gpu-benchmarks-and-pecs.674574.0.html
[6] https://www.nvidia.com/en-us/studio/compare-gpus/
[7] https://www.engineering.com/nvidia-unveils-dgx-personal-ai-supercomputers-s-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/