NVIDIA DGX Spark та Nvidia GeForce RTX 4090 - це два різних продукти з різними фокусами та можливостями пам'яті.
nvidia dgx spark
-Пропускна здатність пам'яті: Spark DGX оснащений пропускною здатністю пам'яті 273 ГБ/с, яка оптимізована для навантаження AI та використовує технологію взаємозв'язку NVIDIA NVLINK-C2C, щоб забезпечити модель пам'яті CPU+GPU-когерентної пам'яті. Ця технологія значно підвищує ефективність передачі даних між процесором та GPU, що робить її ідеальною для інтенсивних додатків AI в пам'яті [1] [4].
- Архітектура та виконання: В основі DGX Spark знаходиться Nvidia GB10 Grace Blackwell Superchip, який включає потужний GPU Nvidia Blackwell з тензорними ядрами п'ятого покоління та підтримкою FP4. Ця установка забезпечує до 1000 трлн операцій в секунду для обчислювальних завдань AI, що робить його дуже придатним для тонкої настройки та висновку з розширеними моделями AI [1].
- Використання: DGX Spark розроблений для розвитку AI, що дозволяє безперешкодно рух моделей від настільних комп'ютерів до хмарної або центру обробки даних із мінімальними змінами коду. Він оптимізований для робочих процесів AI, включаючи навчальні та умовах завдань [1].
nvidia geforce rtx 4090
- Пропускна здатність пам'яті: RTX 4090 може похвалитися пропускною здатністю пам'яті 1008 ГБ/с, що значно вище, ніж іскра DGX. Ця висока пропускна здатність має вирішальне значення для вимогливих графічних навантажень, таких як 3D -моделювання, візуалізація та ігри [2] [5].
- Тип пам'яті та архітектура: Він використовує 24 ГБ пам'яті GDDR6X з 384-бітною шиною пам'яті, забезпечуючи достатню ємність для складних графічних завдань. RTX 4090 побудований на архітектурі ADA Lovelace, що містить 16 384 ядер CUDA, 128 ядра променевих ядер 3 -го покоління та 512 4 -го покоління тензорних ядер [2] [5].
- Використання: RTX 4090 в основному розроблений для високопродуктивних ігор та графічної продуктивності. Його можливості поширюються на моделювання AI та завдання з наукових даних, але це не настільки спеціалізовано для AI, як DGX Spark [2] [5].
Підсумовуючи це, хоча обидві системи пропонують високоефективні можливості, іскра DGX оптимізована для навантаження AI з акцентом на цілісний доступ до пам'яті та обробку, пов'язану з AI, тоді як RTX 4090 перевершує графічні завдання та загальні обчислення зі значно більшою пропускною здатністю пам'яті.
Цитати:
[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-hich-is-better
[4] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jef1dd/dgx_spark_previty_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/graphics-cards/40-series/rtx-4090/
[9] https://www.nvidia.com/en-us/geforce/graphics-cards/compare/
