O NVIDIA DGX Spark e o Nvidia GeForce RTX 4090 são dois produtos distintos, com focos diferentes e recursos de memória.
NVIDIA DGX Spark
-Largura de banda de memória: o DGX Spark apresenta uma largura de banda de memória de 273 GB/s, que é otimizada para cargas de trabalho de IA e utiliza a tecnologia de interconexão NVIDIA NVLINK-C2C para fornecer um modelo de memória CPU+GPU-Coerent. Essa tecnologia aprimora significativamente a eficiência da transferência de dados entre a CPU e a GPU, tornando-a ideal para aplicativos de IA com uso intensivo de memória [1] [4].
- Arquitetura e Performance: No coração do DGX Spark está o NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip, que inclui uma poderosa GPU NVIDIA Blackwell com núcleos de tensor de quinta geração e suporte FP4. Essa configuração fornece até 1.000 trilhões de operações por segundo para tarefas de computação de IA, tornando-a altamente adequada para ajuste fino e inferência nos modelos avançados de IA [1].
- Uso: o DGX Spark foi projetado para o desenvolvimento da IA, permitindo um movimento contínuo de modelos, desde desktops até infraestrutura de nuvem ou data center com alterações mínimas de código. É otimizado para fluxos de trabalho de IA, incluindo tarefas de treinamento e inferência [1].
NVIDIA GEFORCE RTX 4090
- Largura de banda de memória: o RTX 4090 possui uma largura de banda de memória de 1008 GB/s, que é significativamente maior que a faísca DGX. Essa alta largura de banda é crucial para exigir cargas de trabalho gráficas, como modelagem 3D, renderização e jogos [2] [5].
- Tipo de memória e arquitetura: ele usa 24 GB de memória GDDR6X com um barramento de memória de 384 bits, fornecendo ampla capacidade para tarefas gráficas complexas. O RTX 4090 é construído na arquitetura ADA Lovelace, com 16.384 núcleos de CUDA, núcleos de rastreamento de raios de 3ª geração e núcleos de tensor de 512 da 4ª geração [2] [5].
- Uso: O RTX 4090 foi projetado principalmente para jogos de alto desempenho e produtividade gráfica. Seus recursos se estendem às tarefas de modelagem e ciência de dados da IA, mas não são tão especializadas para a IA quanto o DGX Spark [2] [5].
Em resumo, enquanto ambos os sistemas oferecem recursos de alto desempenho, o DGX Spark é otimizado para cargas de trabalho de IA, com foco no acesso coerente à memória e no processamento específico da IA, enquanto o RTX 4090 se destaca em tarefas gráficas e computação geral com uma largura de memória muito mais alta.
Citações:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-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-which-is-better
[4] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jef1dd/dgx_spark_previously_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-blackwell/
[8] https://www.nvidia.com/en-us/geforce/graphicscards/40-series/rtx-4090/
[9] https://www.nvidia.com/en-us/geforce/graphicscards/compare/