NVIDIA DGX Spark și Nvidia GeForce RTX 4090 sunt două produse distincte, cu focalizări diferite și capacități de memorie.
NVIDIA DGX SPARK
-Lățimea de bandă a memoriei: DGX Spark prezintă o lățime de bandă de memorie de 273 GB/s, care este optimizată pentru sarcinile de lucru AI și utilizează tehnologia de interconectare NVIDIA NVLINK-C2C pentru a oferi un model de memorie coerentă CPU+GPU. Această tehnologie îmbunătățește în mod semnificativ eficiența transferului de date între CPU și GPU, ceea ce o face ideală pentru aplicațiile AI cu intensitate de memorie [1] [4].
- Arhitectură și performanță: în centrul DGX Spark este Nvidia GB10 Grace Blackwell Superchip, care include un puternic GPU Nvidia Blackwell, cu nuclee de tensiune din a cincea generație și suport FP4. Această configurație oferă până la 1.000 de trilioane de operațiuni pe secundă pentru sarcini de calcul AI, ceea ce o face extrem de potrivită pentru reglarea fină și inferența cu modele avansate AI [1].
- Utilizare: DGX Spark este proiectat pentru dezvoltarea AI, permițând mișcarea perfectă a modelelor de la desktop -uri la infrastructura cloud sau a centrului de date, cu modificări minime de cod. Este optimizat pentru fluxurile de lucru AI, inclusiv sarcini de instruire și inferență [1].
NVIDIA GEFORCE RTX 4090
- Lățimea de bandă a memoriei: RTX 4090 are o lățime de bandă de memorie de 1008 GB/s, care este semnificativ mai mare decât DGX Spark. Această lățime de bandă mare este crucială pentru a solicita sarcini grafice de lucru, cum ar fi modelarea 3D, redarea și jocurile [2] [5].
- Tip de memorie și arhitectură: folosește 24 GB de memorie GDDR6X cu un autobuz de memorie pe 384 biți, oferind o capacitate largă pentru sarcini grafice complexe. RTX 4090 este construit pe arhitectura ADA Lovelace, cu 16.384 de nuclee CUDA, 128 de nuclee de tracțiune de raze de generație a 3 -a și 512 nuclee de tensiune de generație a 4 -a [2] [5].
- Utilizare: RTX 4090 este proiectat în principal pentru jocuri de înaltă performanță și productivitate grafică. Capabilitățile sale se extind la sarcinile de modelare AI și știința datelor, dar nu este la fel de specializată pentru AI ca DGX Spark [2] [5].
În rezumat, în timp ce ambele sisteme oferă capabilități de înaltă performanță, DGX Spark este optimizat pentru sarcinile de lucru AI, cu accent pe accesul coerent de memorie și procesarea specifică AI, în timp ce RTX 4090 excelează în sarcini grafice și în calculul general cu o lățime de bandă de memorie mult mai mare.
Citări:
[1] https://nvidianeews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-station-personal-A-computers
[2] https://www.itcreations.com/nvidia-gpu/nvidia-geforce-rtx-4090-gpu
[3] https://blog.spheron.network/comparaing-nvidia-geforce-rtx-4090-and-rtx-4080-which-is-better
[4] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jef1dd/dgx_spark_preventios_digits_has_273gbs_memory/
[5] https://www.notebookcheck.net/nvidia-geforce-rtx-4090-gpu-benchmarks-and-spec.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/graphics-cards/40-series/rtx-4090/
[9] https://www.nvidia.com/en-us/geforce/graphics-cards/compare/