Membandingkan kinerja percikan DGX dan RTX 4090 dalam aplikasi dunia nyata melibatkan pemahaman tujuan dan kemampuan desain mereka. DGX Spark adalah bagian dari platform AI full-stack NVIDIA, yang dirancang untuk komputasi AI dan tugas-tugas ilmu data, sedangkan RTX 4090 adalah GPU kelas konsumen yang ditujukan terutama untuk bermain game dan komputasi berkinerja tinggi.
Arsitektur dan desain
- DGX Spark: Sistem ini dirancang untuk aplikasi AI dan ilmu data, menawarkan platform komprehensif untuk pengembangan model dan penyebaran. Ini mengintegrasikan NVIDIA's AI Computing Hardware dan Software Stack, memungkinkan migrasi model yang mulus antara lingkungan yang berbeda. Namun, detail spesifik tentang arsitektur GPU atau metrik kinerja tidak tersedia secara luas.
- RTX 4090: Dibangun di atas arsitektur "Ada Lovelace", RTX 4090 adalah GPU yang kuat dengan 16.384 core CUDA, 512 inti tensor generasi ke-4, dan 128 inti penelusuran sinar. Ini dikenal karena kinerja tinggi dalam permainan, aplikasi profesional, dan tugas pembelajaran yang mendalam.
Kinerja dalam aplikasi dunia nyata
- Gaming dan Grafik: RTX 4090 unggul dalam permainan, menawarkan kinerja yang unggul dengan fitur -fitur seperti DLSS (Deep Learning Super Sampling) untuk peningkatan frame rate dan resolusi. Ini secara signifikan lebih cepat daripada pendahulunya dan pesaing di domain ini.
- Deep Learning dan AI: Kedua sistem mampu menangani tugas AI, tetapi RTX 4090 didokumentasikan dengan baik untuk kinerja pembelajaran yang mendalam. Ini memberikan throughput pelatihan yang tinggi dan hemat biaya untuk aplikasi pembelajaran yang mendalam dibandingkan dengan generasi sebelumnya seperti RTX 3090. Percikan DGX, sementara difokuskan pada AI, tidak memiliki metrik kinerja spesifik untuk perbandingan langsung.
- Aplikasi Profesional: RTX 4090 banyak digunakan dalam aplikasi profesional seperti pengeditan video, pemodelan 3D, dan komputasi ilmiah karena daya pemrosesan yang mentah dan bandwidth memori. Spark DGX, menjadi bagian dari ekosistem AI yang lebih luas, dioptimalkan untuk alur kerja khusus AI tetapi mungkin tidak cocok dengan RTX 4090 dalam tugas komputasi umum.
Kesimpulan
Sementara kedua sistem sangat kuat dalam domainnya masing-masing, RTX 4090 lebih fleksibel dan terdokumentasi dengan baik untuk kinerjanya dalam aplikasi game dan profesional. DGX Spark, di sisi lain, khusus untuk komputasi AI dan menawarkan platform komprehensif untuk pengembangan dan penyebaran AI. Tanpa metrik kinerja khusus untuk percikan DGX, sulit untuk membuat perbandingan langsung, tetapi jelas bahwa setiap sistem unggul di berbagai bidang berdasarkan desain dan kasus penggunaan yang dimaksudkan.
Kutipan:
[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-compared-test
[4] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jef1dd/dgx_spark_previouse_digits_has_273gbs_memory/
[5] https://babeltechreviews.com/rtx-4090-performance-45-games-vr-pro-apps-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-station-sonal-ai-computers
[8] https://gpu.userbenchmark.com/nvidia-rtx-4090/rating/4136
