ประสิทธิภาพของ DGX Spark เปรียบเทียบกับ RTX 4090 ในแอพพลิเคชั่นจริงอย่างไร

สถาปัตยกรรมและการออกแบบ

- DGX Spark: ระบบนี้ออกแบบมาสำหรับแอพพลิเคชั่น AI และ Data Science ซึ่งนำเสนอแพลตฟอร์มที่ครอบคลุมสำหรับการพัฒนาแบบจำลองและการปรับใช้ มันรวมฮาร์ดแวร์การคำนวณ AI ของ NVIDIA และสแต็กซอฟต์แวร์ทำให้การโยกย้ายแบบจำลองไร้รอยต่อระหว่างสภาพแวดล้อมที่แตกต่างกัน อย่างไรก็ตามรายละเอียดเฉพาะเกี่ยวกับสถาปัตยกรรม GPU หรือตัวชี้วัดประสิทธิภาพไม่สามารถใช้ได้อย่างกว้างขวาง

- RTX 4090: สร้างขึ้นบนสถาปัตยกรรม "Ada Lovelace", RTX 4090 เป็น GPU ที่ทรงพลังที่มี 16,384 CUDA Cores, 512 CORES TENSOR 4th-Gen และ 128 CORES ติดตาม Ray เป็นที่รู้จักกันดีในด้านการเล่นเกมแอพพลิเคชั่นระดับมืออาชีพและงานการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง

ประสิทธิภาพในแอปพลิเคชันโลกแห่งความเป็นจริง

- การเล่นเกมและกราฟิก: RTX 4090 เก่งในการเล่นเกมนำเสนอประสิทธิภาพที่เหนือกว่าด้วยคุณสมบัติเช่น DLSS (การสุ่มตัวอย่างอย่างลึกซึ้งในการเรียนรู้) สำหรับอัตราเฟรมที่เพิ่มขึ้นและความละเอียด มันเร็วกว่ารุ่นก่อนและคู่แข่งในโดเมนนี้อย่างมาก

- การเรียนรู้อย่างลึกซึ้งและ AI: ทั้งสองระบบมีความสามารถในการจัดการงาน AI แต่ RTX 4090 นั้นได้รับการบันทึกไว้อย่างดีสำหรับประสิทธิภาพการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง มันให้ปริมาณงานการฝึกอบรมที่สูงและประหยัดค่าใช้จ่ายสำหรับแอพพลิเคชั่นการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งเมื่อเทียบกับรุ่นก่อน ๆ เช่น RTX 3090 DGX Spark ในขณะที่มุ่งเน้นไปที่ AI ขาดการวัดประสิทธิภาพเฉพาะสำหรับการเปรียบเทียบโดยตรง

- แอพพลิเคชั่นระดับมืออาชีพ: RTX 4090 ใช้กันอย่างแพร่หลายในแอพพลิเคชั่นระดับมืออาชีพเช่นการแก้ไขวิดีโอการสร้างแบบจำลอง 3 มิติและการคำนวณทางวิทยาศาสตร์เนื่องจากพลังการประมวลผลแบบดิบและแบนด์วิดท์หน่วยความจำ DGX Spark ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของระบบนิเวศ AI ที่กว้างขึ้นได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับเวิร์กโฟลว์เฉพาะ AI แต่อาจไม่ตรงกับ RTX 4090 ในงานคอมพิวเตอร์ทั่วไป

บทสรุป

ในขณะที่ทั้งสองระบบมีประสิทธิภาพในโดเมนที่เกี่ยวข้อง RTX 4090 นั้นมีความหลากหลายและมีเอกสารที่ดีสำหรับประสิทธิภาพในการเล่นเกมและแอพพลิเคชั่นมืออาชีพ ในทางกลับกัน DGX Spark มีความเชี่ยวชาญสำหรับการคำนวณ AI และเสนอแพลตฟอร์มที่ครอบคลุมสำหรับการพัฒนา AI และการปรับใช้ หากไม่มีตัวชี้วัดประสิทธิภาพเฉพาะสำหรับ DGX Spark มันเป็นเรื่องยากที่จะทำการเปรียบเทียบโดยตรง แต่เป็นที่ชัดเจนว่าแต่ละระบบมีความเชี่ยวชาญในด้านต่าง ๆ ตามการออกแบบและกรณีการใช้งานที่ตั้งใจไว้

การอ้างอิง:
[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- เปรียบเทียบทดสอบ
[4] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jef1dd/dgx_spark_previously_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-learning-benchmark
[7] https://www.techpowerup.com/334300/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers
[8] https://gpu.userbenchmark.com/nvidia-rtx-4090/rating/4136