실제 응용 프로그램에서 DGX Spark와 RTX 4090의 성능을 비교하려면 설계 목적과 기능을 이해하는 것이 포함됩니다. DGX Spark는 AI 컴퓨팅 및 데이터 과학 작업을 위해 설계된 NVIDIA의 풀 스택 AI 플랫폼의 일부이며 RTX 4090은 주로 게임 및 고성능 컴퓨팅을 목표로하는 소비자 등급 GPU입니다.
아키텍처 및 디자인
-DGX Spark :이 시스템은 AI 및 데이터 과학 응용 프로그램을 위해 설계되어 모델 개발 및 배포를위한 포괄적 인 플랫폼을 제공합니다. NVIDIA의 AI 컴퓨팅 하드웨어 및 소프트웨어 스택을 통합하여 다양한 환경간에 완벽한 모델 마이그레이션을 가능하게합니다. 그러나 GPU 아키텍처 또는 성능 지표에 대한 구체적인 세부 사항은 널리 사용되지 않습니다.
-RTX 4090 : "Ada Lovelace"아키텍처를 기반으로 한 RTX 4090은 16,384 개의 CUDA 코어, 512 4 세대 텐서 코어 및 128 개의 레이 트레이싱 코어가있는 강력한 GPU입니다. 게임, 전문 응용 프로그램 및 딥 러닝 작업의 고성능으로 유명합니다.
실제 응용 프로그램의성능
- 게임 및 그래픽 : RTX 4090은 게임에서 탁월하며, 프레임 속도 및 해상도 향상을위한 DLSS (딥 러닝 슈퍼 샘플링)와 같은 기능으로 우수한 성능을 제공합니다. 이 도메인의 전임자 및 경쟁 업체보다 훨씬 빠릅니다.
- 딥 러닝 및 AI : 두 시스템 모두 AI 작업을 처리 할 수 있지만 RTX 4090은 딥 러닝 성능을 위해 잘 문서화되어 있습니다. RTX 3090과 같은 이전 세대에 비해 딥 러닝 애플리케이션에 대한 높은 교육 처리량을 제공하며 DGX Spark는 AI에 중점을 두는 반면 직접 비교를위한 특정 성능 지표가 부족합니다.
- 전문 응용 프로그램 : RTX 4090은 원시 처리 성능 및 메모리 대역폭으로 인해 비디오 편집, 3D 모델링 및 과학 컴퓨팅과 같은 전문 응용 프로그램에 널리 사용됩니다. 더 넓은 AI 생태계의 일부인 DGX Spark는 AI 특정 워크 플로에 최적화되어 있지만 일반 컴퓨팅 작업에서 RTX 4090과 일치하지 않을 수 있습니다.
결론
두 시스템 모두 해당 도메인에서 강력하지만 RTX 4090은 게임 및 전문 애플리케이션에서 성능을 발휘할 수있는 다재다능하고 문서화되어 있습니다. 반면 DGX Spark는 AI 컴퓨팅을위한 특수화되며 AI 개발 및 배포를위한 포괄적 인 플랫폼을 제공합니다. DGX Spark의 특정 성능 지표가 없으면 직접 비교하기가 어렵지만 각 시스템은 설계 및 의도 된 사용 사례를 기반으로 다른 영역에서 탁월한 것이 분명합니다.
인용 :
[1] https://beebom.com/nvidia-rtx-5070-vs-rtx-4090-comparison/
[2] https://www.theverge.com/23398201/nvidia-rtx-4090-review-test-benchmark
[3] https://www.pcmag.com/news/nvidia-geforce-rtx-4090-laptop-vs-desktop-compored-tested
[4] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jef1dd/dgx_spark_previly_digits_has_273gbs_memory/
[5] https://babeltechreviews.com/rtx-4090-performance-45-games-vr-pro-pops-benchmarked/
[6] https://lambdalabs.com/blog/nvidia-rtx-4090-vs-rtx-3090-deep-learning-benchmark
[7] https://www.techpowerup.com/334300/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx- 스테이션-개인-아나이-컴퓨터
[8] https://gpu.userbenchmark.com/nvidia-rtx-4090/rating/4136