NVIDIA DGX Spark og NVIDIA RTX 4090 er to forskellige systemer med forskellige fokus og arkitekturer, hvilket resulterer i forskellige hukommelsesbåndbredder.
NVIDIA DGX Spark er en desktop AI-supercomputer drevet af NVIDIA GB10 SOC, der indeholder en 20-core ARMV9-processor og en Blackwell GPU. Det inkluderer 128 GB 256-bit LPDDR5X-hukommelse, der giver en hukommelsesbåndbredde på 273 GB/s [1] [4]. Dette system er designet til AI -arbejdsbelastninger, der tilbyder op til 1.000 toppe af AI -ydeevne og er optimeret til opgaver som træning og inferens af store AI -modeller [1] [4].
I modsætning hertil er NVIDIA RTX 4090 et avanceret grafikkort, der primært sigter mod spil og grafik-gengivelse, skønt det også understøtter AI-opgaver. Den bruger ADA Lovelace-arkitekturen og inkluderer 24 GB GDDR6X-hukommelse med en 384-bit hukommelsesbus, der opnår en hukommelsesbåndbredde på 1.008 GB/s [2] [5]. Dette gør RTX 4090 markant hurtigere med hensyn til hukommelsesbåndbredde sammenlignet med DGX -gnisten.
Samlet set, mens begge systemer er kraftfulde i deres respektive domæner, tilbyder RTX 4090 næsten fire gange hukommelsesbåndbredden af DGX-gnisten, hvilket gør det mere velegnet til applikationer, der kræver højhastighedsdataoverførsel, såsom high-opløsningsspil og kompleks grafik gengivelse. Imidlertid er DGX -gnisten specifikt optimeret til AI -opgaver og giver en mere integreret løsning til AI -udvikling og implementering.
Citater:
[Jeg
[2] https://vast.ai/article/nvidia-rtx-4090-vs-5090
[3] https://www.fibermall.com/blog/nvidia-a100-vs-4090.htm
)
[5] https://www.itcreations.com/nvidia-gpu/nvidia-geforce-rtx-4090-gpu
[6] https://beebom.com/nvidia-rtx-5070-vs-rtx-4090-comparison/
[7] https://www.youtube.com/watch?v=krbh0von-2a
[8] https://coinpoet.com/ml/learn/gpu/nvidia-geforce-rtx-4090
)
[10] https://forums.developer.nvidia.com/t/i-need-to-know-about-how-long-t-take-to-fill-the-geforce-rtx-4090s-24GB-memory-from-computers-ram-s-s-memory/251738
[11] https://chipsandcheese.com/p/microbenchmarking-nvidias-rtx-4090