Nvidia DGX Spark와 NVIDIA RTX 4090은 서로 다른 초점과 아키텍처를 갖춘 두 개의 별개의 시스템으로, 메모리 대역폭이 다릅니다.
Nvidia DGX Spark는 NVIDIA GB10 SOC가 구동하는 데스크톱 AI 슈퍼 컴퓨터로 20 코어 ARMV9 프로세서와 Blackwell GPU를 특징으로합니다. 여기에는 128GB의 256 비트 LPDDR5X 메모리가 포함되어 있으며,이 메모리는 273GB/s [1] [4]의 메모리 대역폭을 제공합니다. 이 시스템은 AI 워크로드 용으로 설계되었으며 최대 1,000 개의 AI 성능을 제공하며 대규모 AI 모델의 교육 및 추론과 같은 작업에 최적화되어 있습니다 [1] [4].
대조적으로, NVIDIA RTX 4090은 주로 게임 및 그래픽 렌더링을 목표로하는 고급 그래픽 카드이지만 AI 작업도 지원합니다. 그것은 ADA Lovelace 아키텍처를 사용하며 384 비트 메모리 버스가있는 24GB의 GDDR6X 메모리를 포함하여 1,008GB/s [2] [5]의 메모리 대역폭을 달성합니다. 이로 인해 DGX 스파크에 비해 RTX 4090이 메모리 대역폭 측면에서 훨씬 빠르게됩니다.
전반적으로, 두 시스템 모두 해당 도메인에서 강력하지만 RTX 4090은 DGX Spark의 메모리 대역폭의 거의 4 배를 제공하므로 고해상도 게임 및 복잡한 그래픽 렌더링과 같은 고속 데이터 전송이 필요한 애플리케이션에 더 적합합니다. 그러나 DGX Spark는 AI 작업에 특별히 최적화되어 있으며 AI 개발 및 배포를위한보다 통합 된 솔루션을 제공합니다.
인용 :
[1] https://www.cnx-software.com/2025/03/19/nvidia-dgx-spark-a-desktop-ai-supercomputer-powered-s-nvidia-gb10-20-core-armv9-soc-with-1000-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-pecialized-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_previly_digits_has_273gbs_memory/
[10] https://forums.developer.nvidia.com/t/i-need-to-bnow-bnow-long-take-take-take-take-take-24gb-memory-from-computers-ram-os-memory/251738
[11] https://chipsandcheese.com/p/microbenchmarking-nvidias-rtx-4090