NVIDIA DGX Spark và NVIDIA GEFORCE RTX 4090 là hai sản phẩm riêng biệt với các khả năng tập trung và bộ nhớ khác nhau.
nvidia dgx Spark
-Băng thông bộ nhớ: DGX Spark có băng thông bộ nhớ là 273 GB/s, được tối ưu hóa cho khối lượng công việc AI và sử dụng công nghệ kết nối NVIDIA NVLINK-C2C để cung cấp mô hình bộ nhớ kết hợp CPU+GPU. Công nghệ này tăng cường đáng kể hiệu quả truyền dữ liệu giữa CPU và GPU, làm cho nó trở nên lý tưởng cho các ứng dụng AI tốn nhiều tính dụng bộ nhớ [1] [4].
- Kiến trúc và hiệu suất: Trung tâm của DGX Spark là NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip, bao gồm GPU NVIDIA Blackwell mạnh mẽ với các lõi tenor thế hệ thứ năm và hỗ trợ FP4. Thiết lập này cung cấp tới 1.000 nghìn tỷ hoạt động mỗi giây cho các tác vụ tính toán AI, khiến nó rất phù hợp để tinh chỉnh và suy luận với các mô hình AI nâng cao [1].
- Sử dụng: DGX Spark được thiết kế để phát triển AI, cho phép chuyển động liền mạch các mô hình từ máy tính để bàn sang cơ sở hạ tầng đám mây hoặc trung tâm dữ liệu với các thay đổi mã tối thiểu. Nó được tối ưu hóa cho các quy trình công việc AI, bao gồm các nhiệm vụ đào tạo và suy luận [1].
nvidia geforce rtx 4090
- Băng thông bộ nhớ: RTX 4090 tự hào có băng thông bộ nhớ 1008 GB/s, cao hơn đáng kể so với DGX Spark. Băng thông cao này rất quan trọng để yêu cầu khối lượng công việc đồ họa như mô hình 3D, kết xuất và chơi game [2] [5].
- Loại bộ nhớ và kiến trúc: Nó sử dụng 24 GB bộ nhớ GDDR6X với bus bộ nhớ 384 bit, cung cấp công suất rộng rãi cho các tác vụ đồ họa phức tạp. RTX 4090 được xây dựng trên kiến trúc ADA Lovelace, với 16.384 lõi CUDA, lõi theo dõi tia thứ 3 thế hệ thứ 3 và lõi tenor thế hệ thứ 4 [2] [5].
- Cách sử dụng: RTX 4090 được thiết kế chủ yếu để chơi game hiệu suất cao và năng suất đồ họa. Khả năng của nó mở rộng cho các nhiệm vụ mô hình hóa và mô hình hóa AI, nhưng nó không chuyên về AI như DGX Spark [2] [5].
Tóm lại, trong khi cả hai hệ thống cung cấp khả năng hiệu suất cao, DGX Spark được tối ưu hóa cho khối lượng công việc AI tập trung vào truy cập bộ nhớ mạch lạc và xử lý cụ thể AI, trong khi RTX 4090 vượt trội trong các tác vụ đồ họa và tính toán chung với băng thông bộ nhớ cao hơn nhiều.
Trích dẫn:
[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
.
[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/
.
.
[9] https://www.nvidia.com/en-us/geforce/graphics-cards/compare/