NVIDIA DGX Spark และ Nvidia GeForce RTX 4090 เป็นผลิตภัณฑ์ที่แตกต่างกันสองรายการที่มีจุดโฟกัสและความสามารถของหน่วยความจำที่แตกต่างกัน
nvidia dgx spark
-แบนด์วิดท์หน่วยความจำ: DGX Spark มีแบนด์วิดท์หน่วยความจำ 273 GB/s ซึ่งได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับเวิร์กโหลด AI และใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีการเชื่อมต่อของ NVIDIA NVLINK-C2C เพื่อให้โมเดลหน่วยความจำ CPU+GPU-coherent เทคโนโลยีนี้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการถ่ายโอนข้อมูลระหว่าง CPU และ GPU อย่างมีนัยสำคัญทำให้เหมาะสำหรับแอปพลิเคชัน AI ที่ใช้หน่วยความจำมาก [1] [4]
- สถาปัตยกรรมและประสิทธิภาพ: หัวใจของ DGX Spark คือ Nvidia GB10 Grace Blackwell Superchip ซึ่งรวมถึง Nvidia Blackwell GPU ที่ทรงพลังพร้อมแกนเทนเซอร์รุ่นที่ห้าและการสนับสนุน FP4 การตั้งค่านี้มอบการดำเนินงานสูงสุด 1,000 ล้านล้านต่อวินาทีสำหรับงานคำนวณ AI ทำให้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการปรับแต่งและการอนุมานด้วยโมเดล AI ขั้นสูง [1]
- การใช้งาน: DGX Spark ได้รับการออกแบบมาเพื่อการพัฒนา AI ช่วยให้การเคลื่อนไหวของแบบจำลองอย่างราบรื่นตั้งแต่เดสก์ท็อปไปจนถึงโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์หรือศูนย์ข้อมูลที่มีการเปลี่ยนแปลงรหัสน้อยที่สุด มันได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับเวิร์กโฟลว์ AI รวมถึงงานฝึกอบรมและการอนุมาน [1]
Nvidia GeForce RTX 4090
- แบนด์วิดท์หน่วยความจำ: RTX 4090 มีแบนด์วิดท์หน่วยความจำที่ 1008 GB/s ซึ่งสูงกว่า DGX Spark อย่างมีนัยสำคัญ แบนด์วิดท์สูงนี้มีความสำคัญต่อการเรียกร้องปริมาณงานกราฟิกเช่นการสร้างแบบจำลอง 3 มิติการแสดงผลและการเล่นเกม [2] [5]
- ประเภทหน่วยความจำและสถาปัตยกรรม: ใช้หน่วยความจำ GDDR6X 24 GB กับบัสหน่วยความจำขนาด 384 บิตให้ความจุเพียงพอสำหรับงานกราฟิกที่ซับซ้อน RTX 4090 ถูกสร้างขึ้นบนสถาปัตยกรรม Ada Lovelace ซึ่งมีคอร์ Cuda 16,384 แกน, 128 3rd เรย์เรย์แกนเรย์ยุคและ 512 เทนเซอร์รุ่นเทนเซอร์รุ่นที่ 4 [2] [5]
- การใช้งาน: RTX 4090 ได้รับการออกแบบมาเป็นหลักสำหรับการเล่นเกมประสิทธิภาพสูงและผลผลิตกราฟิก ความสามารถของมันขยายไปถึงการสร้างแบบจำลอง AI และงานวิทยาศาสตร์ข้อมูล แต่มันไม่ได้มีความเชี่ยวชาญสำหรับ AI เช่น DGX Spark [2] [5]
โดยสรุปในขณะที่ทั้งสองระบบมีความสามารถที่มีประสิทธิภาพสูง DGX Spark ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับเวิร์กโหลด AI โดยมุ่งเน้นไปที่การเข้าถึงหน่วยความจำที่สอดคล้องกันและการประมวลผลเฉพาะ AI ในขณะที่ RTX 4090 เก่งในงานกราฟิกและการคำนวณทั่วไป
การอ้างอิง:
[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- ซึ่งเป็นผู้ให้บริการ
[4] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jef1dd/dgx_spark_previously_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/