NVIDIA DGX Spark och NVIDIA RTX 4090 är två distinkta system med olika fokus och arkitekturer, vilket resulterar i olika minnesbandbredd.
NVIDIA DGX Spark är en stationär AI-superdator som drivs av NVIDIA GB10 SOC, med en 20-kärnig ARMV9-processor och en Blackwell GPU. Det inkluderar 128 GB 256-bitars LPDDR5X-minne, som ger en minnesbandbredd på 273 GB/s [1] [4]. Detta system är utformat för AI -arbetsbelastningar, och erbjuder upp till 1 000 toppar av AI -prestanda och är optimerade för uppgifter som utbildning och slutsatser av stora AI -modeller [1] [4].
Däremot är NVIDIA RTX 4090 ett avancerat grafikkort som främst syftar till spel- och grafikåtergivning, även om det också stöder AI-uppgifter. Den använder ADA Lovelace-arkitekturen och inkluderar 24 GB GDDR6X-minne med en 384-bitars minnesbuss, vilket uppnår en minnesbandbredd på 1 008 GB/s [2] [5]. Detta gör RTX 4090 betydligt snabbare när det gäller minnesbandbredd jämfört med DGX -gnistan.
Sammantaget, medan båda systemen är kraftfulla i sina respektive domäner, erbjuder RTX 4090 nästan fyra gånger minnesbandbredden för DGX-gnistan, vilket gör det mer lämpligt för applikationer som kräver höghastighetsdataöverföring, såsom högupplösta spel och komplex grafik rendering. DGX -gnisten är emellertid specifikt optimerad för AI -uppgifter och ger en mer integrerad lösning för AI -utveckling och distribution.
Citeringar:
]
[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
]
]
[11] https://chipsandcheese.com/p/microbenchmarking-nvidias-rtx-4090