NVIDIA DGX Spark dan NVIDIA GeForce RTX 4090 adalah dua produk berbeda dengan fokus dan kemampuan memori yang berbeda.
NVIDIA DGX Spark
-Bandwidth Memori: DGX Spark menampilkan bandwidth memori 273 GB/s, yang dioptimalkan untuk beban kerja AI dan menggunakan teknologi interkoneksi NVIDIA NVLINK-C2C untuk menyediakan model memori CPU+GPU-koheren. Teknologi ini secara signifikan meningkatkan efisiensi transfer data antara CPU dan GPU, sehingga ideal untuk aplikasi AI intensif memori [1] [4].
- Arsitektur dan Kinerja: Di jantung DGX Spark adalah NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip, yang mencakup GPU Nvidia Blackwell yang kuat dengan inti tensor generasi kelima dan dukungan FP4. Pengaturan ini memberikan hingga 1.000 triliun operasi per detik untuk tugas komputasi AI, membuatnya sangat cocok untuk penyesuaian dan inferensi dengan model AI canggih [1].
- Penggunaan: DGX Spark dirancang untuk pengembangan AI, memungkinkan pergerakan model yang mulus dari desktop ke infrastruktur pusat cloud atau pusat data dengan perubahan kode minimal. Ini dioptimalkan untuk alur kerja AI, termasuk tugas pelatihan dan inferensi [1].
NVIDIA GEFORCE RTX 4090
- Bandwidth Memori: RTX 4090 menawarkan bandwidth memori 1008 GB/s, yang secara signifikan lebih tinggi dari percikan DGX. Bandwidth tinggi ini sangat penting untuk menuntut beban kerja grafis seperti pemodelan 3D, rendering, dan gaming [2] [5].
- Jenis memori dan arsitektur: Menggunakan memori 24 GB GDDR6X dengan bus memori 384-bit, memberikan kapasitas yang cukup untuk tugas-tugas grafis yang kompleks. RTX 4090 dibangun di atas arsitektur ADA Lovelace, menampilkan 16.384 core CUDA, 128 inti penelusuran sinar generasi ke -3, dan inti tensor generasi ke -4 [2] [5].
- Penggunaan: RTX 4090 terutama dirancang untuk permainan berkinerja tinggi dan produktivitas grafis. Kemampuannya meluas ke pemodelan AI dan tugas sains data, tetapi tidak sama dengan AI seperti percikan DGX [2] [5].
Singkatnya, sementara kedua sistem menawarkan kemampuan berkinerja tinggi, percikan DGX dioptimalkan untuk beban kerja AI dengan fokus pada akses memori yang koheren dan pemrosesan spesifik AI, sedangkan RTX 4090 unggul dalam tugas grafis dan komputasi umum dengan bandwidth memori yang jauh lebih tinggi.
Kutipan:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers
[2] https://www.itcreation.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_previouse_digits_has_273gbs_memory/
[5] https://www.notebookcheck.net/nvidia-geforce-rtx-4090-gpu-benchmarks-ands.674574.0.html
[6] https://www.nvidia.com/en-us/studio/compare-gpus/
[7] https://www.engineering.com/nvidia-uNVeils-dgx-personal-ai-supercomputer-by-grace-backwell/
[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/