NVIDIA DGX SPARK和NVIDIA GEFORCE RTX 4090是两种不同的产品，具有不同的焦点和记忆能力。
nvidia dgx火花
- 内存带宽：DGX Spark具有273 GB/s的内存带宽，该内存带宽针对AI工作负载进行了优化，并利用NVIDIA NVLINK-C2C互连技术提供CPU+GPU-COREHERENT MEMORY模型。该技术可显着提高CPU和GPU之间的数据传输效率，使其非常适合记忆密集型AI应用[1] [4]。
- 建筑和性能：DGX Spark的核心是NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip，其中包括一个强大的NVIDIA Blackwell GPU，具有第五代张量的核心和FP4支持。此设置可为AI计算任务提供每秒多达1,000万亿美元的操作，使其非常适合使用高级AI模型进行微调和推断[1]。
- 用法：DGX SPARK专为AI开发而设计，从而使模型从台式机到云或数据中心基础架构的无缝移动，并具有最小的代码更改。它针对AI工作流程进行了优化，包括培训和推理任务[1]。
nvidia geforce RTX 4090
- 内存带宽：RTX 4090具有1008 GB/s的存储器带宽，大大高于DGX Spark。这种高带宽对于要求图形工作负载(例如3D建模，渲染和游戏[2] [5])至关重要。
- 内存类型和体系结构：使用384位内存总线使用24 GB的GDDR6X内存，为复杂的图形任务提供了足够的容量。 RTX 4090建立在ADA Lovelace建筑上，具有16,384个CUDA核心，128第三代射线追踪核心和第512次第四代张量核心[2] [5]。
- 用法：RTX 4090主要设计用于高性能游戏和图形生产力。它的功能扩展到AI建模和数据科学任务，但它不像DGX Spark [2] [5]那样专业。
总而言之，尽管这两个系统都具有高性能功能，但DGX Spark是针对AI工作负载进行了优化的，重点是连贯的内存访问和特定于AI的处理，而RTX 4090在图形任务和一般计算中出色的计算具有更高的内存带宽。
引用：
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-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-and-rtx-4080-----------rtx-4080-whth-is-is-better
[4] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1JEF1DD/DGX_SPARK_PREVICE_DIGITY_DIGITY_HAS_HAS_273GBS_MEMORY/
[5] https://www.notebookcheck.net/nvidia-geforce-rtx-4090-gpu-benchmarks-and-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-by-grace-by-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/