NVIDIA DGX Spark i NVIDIA Geforce RTX 4090 to dwa odrębne produkty o różnych ogniskach i możliwościach pamięci.
Nvidia DGX Spark
-Pamięć przepustowość: DGX Spark ma przepustowość pamięci 273 GB/s, która jest zoptymalizowana pod kątem obciążeń AI i wykorzystuje technologię NVIDIA NVLINK-C2C, aby zapewnić model pamięci CPU+GPU. Technologia ta znacznie zwiększa wydajność transferu danych między procesorem a GPU, co czyni ją idealną do aplikacji AI intensywnie pamięci [1] [4].
- Architektura i wydajność: Sercem DGX Spark jest Nvidia GB10 Grace Blackwell Superchip, który obejmuje potężny GPU Nvidia Blackwell z rdzeniami tensora piątej generacji i wsparcie FP4. Ta konfiguracja zapewnia do 1000 bilionów operacji na sekundę dla zadań obliczeniowych AI, dzięki czemu jest bardzo odpowiednia do dopracowania i wnioskowania z zaawansowanymi modelami AI [1].
- Zastosowanie: DGX Spark jest przeznaczony do opracowywania sztucznej inteligencji, umożliwiając płynny przemieszczanie modeli z komputerów stacjonarnych do infrastruktury w chmurze lub centrum danych przy minimalnych zmianach kodu. Jest zoptymalizowany pod kątem przepływów pracy AI, w tym zadań szkolenia i wnioskowania [1].
Nvidia Geforce RTX 4090
- przepustowość pamięci: RTX 4090 ma szerokość pasma pamięci 1008 GB/s, która jest znacznie wyższa niż iskra DGX. Ta wysoka przepustowość ma kluczowe znaczenie dla wymagania prac graficznych, takich jak modelowanie 3D, renderowanie i gier [2] [5].
- Typ pamięci i architektura: Używa 24 GB pamięci GDDR6X z 384-bitowym autobusem pamięci, zapewniając dużą pojemność do złożonych zadań graficznych. RTX 4090 jest zbudowany na architekturze ADA Lovelace, zawierającym 16 384 rdzeni CUDA, 128 rdzeni prasowych prasowych 3rd generacji i 512 rdzeni tensorowych 4. generacji [2] [5].
- Zastosowanie: RTX 4090 jest zaprojektowany przede wszystkim do gier o wysokiej wydajności i wydajności graficznej. Jego możliwości rozciągają się na modelowanie AI i zadania nauki danych, ale nie jest tak specjalizowana w AI jak Spark DGX [2] [5].
Podsumowując, podczas gdy oba systemy oferują możliwości o wysokiej wydajności, DGX Spark jest zoptymalizowana pod kątem obciążeń AI ze skupieniem na spójnym dostępie pamięci i przetwarzaniu specyficznym dla AI, podczas gdy RTX 4090 wyróżnia się zadaniami graficznymi i ogólnym obliczeniami o znacznie wyższym pasm pamięci.
Cytaty:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-anddgx-station-personal-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-him-is-better
[4] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jef1dd/dgx_spark_prevaly_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-bi-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/