Nvidia DGX Spark и NVIDIA GeForce RTX 4090 являются двумя различными продуктами с различными фокусами и возможностями памяти.
nvidia dgx spark
-Пропускная способность памяти: DGX Spark оснащен пропускной способностью памяти 273 ГБ/с, которая оптимизирована для рабочих нагрузок ИИ и использует технологию взаимодействия NVIDIA NVLINK-C2C для обеспечения модели памяти CPU+GPU. Эта технология значительно повышает эффективность передачи данных между процессором и графическим процессором, что делает ее идеальным для применений искусственного интеллекта, интенсивного для памяти [1] [4].
- Архитектура и производительность: в основе DGX Spark лежит суперхип Nvidia GB10 Grace Blackwell, который включает в себя мощный графический процессор Nvidia Blackwell с тензорными ядрами пятого поколения и поддержкой FP4. Эта установка обеспечивает до 1000 триллионов операций в секунду для вычислительных задач ИИ, что делает ее очень подходящей для точной настройки и вывода с расширенными моделями ИИ [1].
- Использование: DGX Spark предназначена для разработки искусственного интеллекта, что позволяет беспрепятственно перемещать модели от настольных компьютеров к облачной или инфраструктуре центра обработки данных с минимальными изменениями кода. Он оптимизирован для рабочих процессов искусственного интеллекта, включая задачи обучения и вывода [1].
nvidia geforce rtx 4090
- Пропускная способность памяти: RTX 4090 может похвастаться пропускной способностью памяти 1008 ГБ/с, что значительно выше, чем искра DGX. Эта высокая пропускная способность имеет решающее значение для требования графических рабочих нагрузок, таких как 3D -моделирование, рендеринг и игры [2] [5].
- Тип памяти и архитектура: он использует 24 ГБ памяти GDDR6X с 384-битной шиной памяти, обеспечивая достаточную емкость для сложных графических задач. RTX 4090 построен на архитектуре ADA Lovelace с 16 384 ядрами CUDA, 128 ядрами трассировки лучей 3 -го поколения и тензорными ядрами 512 [2] [5] [5].
- Использование: RTX 4090 предназначен в основном для высокопроизводительных игр и графической производительности. Его возможности распространяются на задачи моделирования ИИ и науки о данных, но он не так специализирован для ИИ, как DGX Spark [2] [5].
Таким образом, в то время как обе системы предлагают высокоэффективные возможности, DGX Spark оптимизирована для рабочих нагрузок AI с акцентом на когерентный доступ к памяти и AI-специфическую обработку, тогда как RTX 4090 превосходит в графических задачах и общих вычислениях с гораздо более высокой пропускной способностью.
Цитаты:
[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_previny_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-by-grace-lackwell/
[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/