Der NVIDIA DGX Spark und das Nvidia RTX 4090 sind zwei unterschiedliche Systeme mit unterschiedlichen Fokus und Architekturen, was zu unterschiedlichen Speicherbandbreiten führt.
Der NVIDIA DGX Spark ist ein Desktop-AI-Supercomputer, der vom NVIDIA GB10 SOC angetrieben wird, der einen 20-Kern-ARMV9-Prozessor und eine Blackwell-GPU enthält. Es umfasst 128 GB 256-Bit-LPDDR5X-Speicher, das eine Speicherbandbreite von 273 GB/s [1] [4] bietet. Dieses System ist für KI -Workloads konzipiert und bietet bis zu 1.000 Tops der KI -Leistung und ist für Aufgaben wie Training und Inferenz großer KI -Modelle optimiert [1] [4].
Im Gegensatz dazu ist der NVIDIA RTX 4090 eine High-End-Grafikkarte, die hauptsächlich auf Spiele und Grafikrender abzielt, obwohl sie auch KI-Aufgaben unterstützt. Es verwendet die ADA-Lovelace-Architektur und enthält 24 GB GDDR6X-Speicher mit einem 384-Bit-Speicherbus, wobei eine Speicherbandbreite von 1.008 GB/s [2] [5] erreicht wird. Dies macht den RTX 4090 in Bezug auf die Speicherbandbreite im Vergleich zum DGX -Spark erheblich schneller.
Während beide Systeme in ihren jeweiligen Domänen leistungsfähig sind, bietet der RTX 4090 fast das Vierfache der Speicherbandbreite des DGX-Sparks, was es für Anwendungen, die eine Hochgeschwindigkeitsübertragung erfordern, wie hochauflösende Spiele und komplexe Grafikrendern besser geeignet sind. Der DGX -Spark ist jedoch speziell für KI -Aufgaben optimiert und bietet eine integrierte Lösung für die Entwicklung und Bereitstellung von KI.
Zitate:
[1] https://www.cnx-software.com/2025/03/19/nvidia-dgx-spark-a-desktop-ai-supercomputer-powered-by-nvidia-gb10-20-20-20-core-armv9-soc-with-1000-tops-ancompoform/
[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/comportment/1jef1dd/dgx_spark_previous_digits_has_273gbs_memory/
[10] https://forums.developer.nvidia.com/t/i-need-to-bout-how-long-it-take-the-ge-geforce-rtx-4090S-24gb-memory-from-computers-s-oS-memory/251738
[11] https://chipsandcheese.com/p/microbenchmarking-nvidias-rtx-4090