يعد NVIDIA DGX Spark و NVIDIA RTX 4090 نظامين متميزين لهما تركيزات وأرباح مختلفة ، مما يؤدي إلى عرض النطاق الترددي للذاكرة المختلفة.
NVIDIA DGX Spark عبارة عن جهاز كمبيوتر Superction Supertop Supertop الذي يعمل به NVIDIA GB10 SOC ، ويتميز بمعالج ARMV9 ذي 20 نواة و GPU Blackwell. ويشمل 128 جيجابايت من ذاكرة LPDDR5x 256 بت ، والتي توفر عرض النطاق الترددي للذاكرة 273 جيجابايت/ثانية [1] [4]. تم تصميم هذا النظام لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي ، حيث يقدم ما يصل إلى 1000 قمم من أداء الذكاء الاصطناعي ويتم تحسينه للمهام مثل التدريب والاستدلال على نماذج الذكاء الاصطناعى الكبيرة [1] [4].
في المقابل ، فإن NVIDIA RTX 4090 عبارة عن بطاقة رسومات راقية تهدف في المقام الأول إلى تقديم الألعاب والرسومات ، على الرغم من أنها تدعم أيضًا مهام الذكاء الاصطناعي. يستخدم بنية ADA Lovelace ويتضمن 24 جيجابايت من ذاكرة GDDR6X مع ناقل ذاكرة 384 بت ، مما يحقق عرض النطاق الترددي للذاكرة يبلغ 1،008 جيجابايت/ثانية [2] [5]. هذا يجعل RTX 4090 أسرع بكثير من حيث عرض النطاق الترددي للذاكرة مقارنة مع شرارة DGX.
بشكل عام ، على الرغم من أن كلا النظامين قويان في مجالات كل منهما ، فإن RTX 4090 يوفر ما يقرب من أربعة أضعاف عرض النطاق الترددي للذاكرة في شرارة DGX ، مما يجعلها أكثر ملاءمة للتطبيقات التي تتطلب نقل بيانات عالية السرعة ، مثل الألعاب عالية الدقة وتقديم الرسومات المعقدة. ومع ذلك ، يتم تحسين شرارة DGX على وجه التحديد لمهام الذكاء الاصطناعي وتوفر حلاً أكثر تكاملاً لتطوير ونشر الذكاء الاصطناعي.
الاستشهادات:
[1] https://www.cnx-software.com/2025/03/19/nvidia-dgx-spark-a-desktop-ai-supercomputer-powered-by-nvidia-gb10-20-core-Armv9-soc-with-1000-tops-ai-pperformance/
[2] https://vast.ai/article/nvidia-rtx-4090-vs-5090
[3] https://www.fibermall.com/blog/nvidia-a100-vs-4090.htm
[4] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-tation-a-new-desktop-line-for-ai-work
[5] https://www.itcreations.com/nvidia-gpu/nvidia-geforce-rtx-4090-gpu
[6]
[7] https://www.youtube.com/watch؟v=KRBH0VON-2A
[8] https://coinpoet.com/ml/learn/gpu/nvidia-geforce-rtx-4090
[9]
[10] https://forums.developer.nvidia.com/t/i-need-to-know-about-how-long-it-take-to-fill-the-geforce-rtx-4090s-24gb-memory-from-computers-sam-os-memory/251738
[11] https://chipsandcheese.com/p/microbenchmarking-nvidias-rtx-4090