NVIDIA DGX Spark in Nvidia GeForce RTX 4090 sta dva različna izdelka z različnimi osredotočenostmi in spominskimi zmogljivostmi.
NVIDIA DGX Spark
-Pasovna širina pomnilnika: DGX Spark ima pasovno širino pomnilnika 273 GB/s, ki je optimizirana za delovne obremenitve AI in uporablja tehnologijo medkonnect NVLINK-C2C, da zagotovi model pomnilnika CPU+GPU-Coherent. Ta tehnologija znatno poveča učinkovitost prenosa podatkov med CPU in GPU, zaradi česar je idealna za pomnilniške aplikacije AI [1] [4].
- Arhitektura in zmogljivost: V središču DGX Spark je NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip, ki vključuje močan Nvidia Blackwell GPU s tenzorskimi jedri pete generacije in podporo FP4. Ta nastavitev prinaša do 1.000 bilijonov operacij na sekundo za AI Compute Orgates, zaradi česar je zelo primeren za natančno nastavitev in sklepanje z naprednimi modeli AI [1].
- Uporaba: DGX Spark je zasnovan za razvoj AI, kar omogoča brezhibno gibanje modelov od namiznih računalnikov v oblak ali infrastrukturo podatkovnega centra z minimalnimi spremembami kode. Optimiziran je za AI delovne tokove, vključno z nalogami za usposabljanje in sklepanje [1].
NVIDIA GEFORCE RTX 4090
- Pasovna širina pomnilnika: RTX 4090 se ponaša s pasovno širino pomnilnika 1008 GB/s, kar je bistveno večje od Spark DGX. Ta visoka pasovna širina je ključnega pomena za zahtevne grafične delovne obremenitve, kot so 3D modeliranje, upodabljanje in igranje [2] [5].
- Vrsta in arhitektura pomnilnika: uporablja 24 GB pomnilnika GDDR6X s 384-bitnim pomnilniškim vodilom, ki zagotavlja dovolj zmogljivosti za zapletene grafične naloge. RTX 4090 je zgrajen na arhitekturi Ada Lovelace, ki vsebuje 16.384 jeder CUDA, 128 3. generacije, jedra za sledenje žarkov in 512 tenzorskih jeder 4. generacije [2] [5].
- Uporaba: RTX 4090 je zasnovan predvsem za visoko zmogljivo igranje iger in grafično produktivnost. Njegove zmogljivosti segajo na naloge modeliranja in podatkovnih znanosti AI, vendar za AI ni tako specializirano kot Spark DGX [2] [5].
Če povzamemo, medtem ko oba sistema ponujata visoko zmogljive zmogljivosti, je DGX Spark optimiziran za delovne obremenitve AI s poudarkom na koherentnem dostopu do pomnilnika in AI-specifični obdelavi, medtem ko RTX 4090 odlikuje grafične naloge in splošno računalništvo z veliko večjo pasovno širino pomnilnika.
Navedbe:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-park-and-dgx-station-personal-aa-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_PREVIDE_DIGITS_HAS_273GBS_MEMORY/
[5] https://www.notebookscheck.net/nvidia-geforce-rtx-4090-Gpu-Benchmarks-and-inspecs.674574.0.html
[6] https://www.nvidia.com/en-us/studio/compare-gpus/
[7] https://www.engineering.com/nvidia-unveils-dgx-perol-ai-supermputers-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/