Nvidia DGX Spark și Nvidia RTX 4090 sunt două sisteme distincte, cu focalizări și arhitecturi diferite, ceea ce duce la lățimi de bandă de memorie diferite.
NVIDIA DGX Spark este un supercomputer AI desktop alimentat de Nvidia GB10 SOC, cu un procesor ARMV9 de 20 de nuclee și un GPU Blackwell. Include 128 GB de memorie LPDDR5X de 256 biți, care oferă o lățime de bandă de memorie de 273 GB/s [1] [4]. Acest sistem este conceput pentru sarcini de lucru AI, oferind până la 1.000 de topuri de performanță AI și este optimizat pentru sarcini precum antrenamentul și inferența modelelor mari de AI [1] [4].
În schimb, NVIDIA RTX 4090 este o placă grafică de înaltă performanță care vizează în principal jocuri și redare grafică, deși acceptă și sarcini AI. Folosește arhitectura ADA Lovelace și include 24 GB de memorie GDDR6X cu un autobuz de memorie pe 384 biți, obținând o lățime de bandă de memorie de 1.008 GB/s [2] [5]. Acest lucru face ca RTX 4090 să fie semnificativ mai rapid în ceea ce privește lățimea de bandă a memoriei în comparație cu Spark DGX.
În general, în timp ce ambele sisteme sunt puternice în domeniile lor respective, RTX 4090 oferă de aproape patru ori mai mult decât lățimea de bandă a memoriei DGX Spark, ceea ce o face mai potrivită pentru aplicațiile care necesită transfer de date de mare viteză, cum ar fi jocuri de înaltă rezoluție și redare grafică complexă. Cu toate acestea, DGX Spark este optimizat în mod special pentru sarcinile AI și oferă o soluție mai integrată pentru dezvoltarea și implementarea AI.
Citări:
[1] https://www.cnx-software.com/2025/03/19/nvidia-dgx-spark-a-desktop-AI-Supercomputer-POWERED-BY-NVIDIA-GB10-20-RORE-ARMV9-SOC-WITH-TOPS-OFF-AAI-PERFORFANCE/
[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-in-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-cuparison/
[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-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