Le NVIDIA DGX Spark et le NVIDIA RTX 4090 sont deux systèmes distincts avec des focus et des architectures différents, ce qui se traduit par différentes bandes passantes de mémoire.
Le NVIDIA DGX Spark est un supercalculateur AI de bureau propulsé par le NVIDIA GB10 SOC, avec un processeur ARMV9 de 20 cœurs et un GPU Blackwell. Il comprend 128 Go de mémoire LPDDR5x 256 bits, qui fournit une bande passante de mémoire de 273 Go / s [1] [4]. Ce système est conçu pour les charges de travail de l'IA, offrant jusqu'à 1 000 sommets des performances de l'IA et est optimisée pour des tâches telles que la formation et l'inférence de grands modèles d'IA [1] [4].
En revanche, le NVIDIA RTX 4090 est une carte graphique haut de gamme principalement destinée au rendu des jeux et des graphiques, bien qu'il prenne également en charge les tâches d'IA. Il utilise l'architecture ADA Lovelace et comprend 24 Go de mémoire GDDR6X avec un bus mémoire 384 bits, atteignant une bande passante de mémoire de 1 008 Go / s [2] [5]. Cela rend le RTX 4090 beaucoup plus rapidement en termes de bande passante de mémoire par rapport à l'étincelle DGX.
Dans l'ensemble, bien que les deux systèmes soient puissants dans leurs domaines respectifs, le RTX 4090 offre près de quatre fois la bande passante de la mémoire du DGX Spark, ce qui le rend plus adapté aux applications nécessitant un transfert de données à grande vitesse, tels que les jeux à haute résolution et le rendu graphique complexe. Cependant, le DGX Spark est spécifiquement optimisé pour les tâches AI et fournit une solution plus intégrée pour le développement et le déploiement de l'IA.
Citations:
[1] https://www.cnx-software.com/2025/03/19/nvidia-dgx-park-a-desktop-ai-supercomputerter-powered-by-nvidia-gb10-20-core-armv9-soc-with-1000-tops-of-ai-performance/
[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-station-a-new-specialized-desktop-line-for-ai-work
[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
[9] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jef1dd/dgx_spark_prevify_digits_has_273gbs_memory/
[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-ram-os-memory/251738
[11] https://chipsandcheese.com/p/microbenchmarking-nvidias-rtx-4090