Nvidia DGX SparkとNvidia RTX 4090はどちらも高性能コンピューティングシステムですが、さまざまな目的を果たし、明確なアーキテクチャを持っています。これらの記憶帯域幅の比較は次のとおりです。
nvidia dgx Spark
- メモリタイプ：DGX Sparkは、128 GBのUnified LPDDR5Xメモリを使用します。
- メモリ帯域幅：273 GB/sのメモリ帯域幅を提供します。これは、256ビットメモリインターフェイス[1] [4] [6]によって促進されます。
- アーキテクチャ：システムは、Blackwell GPUを含むNVIDIA GB10 SoCを搭載しており、最大1,000のAIパフォーマンスをサポートしています。 CPU+GPU-Coherentメモリモデルは、NVIDIA NVLINK-C2C相互接続テクノロジーを使用しており、従来のPCIEインターフェイスと比較して帯域幅が大幅に高くなっています[1] [4]。
NVIDIA RTX 4090
- メモリタイプ：RTX 4090には、24 GBのGDDR6Xメモリがあります。
- メモリ帯域幅：384ビットメモリバス[2] [5] [8]を介して、1,008 Gb/sのメモリ帯域幅を達成します。
- アーキテクチャ：RTX 4090は、16,384のCUDAコア、512テンソルコア、および128レイトレースコアを含むADA Lovelace Architectureに基づいています。主に、3DレンダリングやAIワークロードなどのゲームや高性能コンピューティングタスクのために設計されています[5] [8]。
＃＃＃ 比較
メモリ帯域幅の観点から、RTX 4090はDGXスパークを大幅に上回り、ほぼ4倍の帯域幅(1,008 GB/s対273 GB/s)を提供します。ただし、DGX Sparkは、TOPSの高いパフォーマンスと特殊なアーキテクチャを備えたAIワークロードに最適化されており、トレーニングや大規模なAIモデルの推論などのタスクにより適しています。一方、RTX 4090は、ゲームや汎用コンピューティングなど、より広範なアプリケーションを対象としています。
DGX Sparkのメモリ帯域幅は低くなりますが、そのユニークなアーキテクチャと相互接続テクノロジーは、AI固有のタスクの利点を提供します。 RTX 4090の高いメモリ帯域幅により、さまざまな高帯域幅アプリケーションでより多用途になります。
引用：
[1] https://www.cnx-software.com/2025/03/19/nvidia-dgx-spark-a-desktop-ai-supercomputer-by-nvidia-gb10-20-core-armv9-soc-1000-tops-of-ai-perforfance/
[2] https://vast.ai/article/nvidia-rtx-4090-vs-5090
[3] https://beebom.com/nvidia-rtx-5070-vs-rtx-4090-comparison/
[4] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-station-a-newspecialized-desktop-line-for-ai-work
[5] https://www.itcreations.com/nvidia-gpu/nvidia-geforce-rtx-4090-gpu
[6] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jef1dd/dgx_spark_previally_digits_has_273gbs_memory/
[7] https://www.youtube.com/watch?v=krbh0von-2a
[8] https://coinpoet.com/ml/learn/gpu/nvidia-geforce-rtx-4090
[9] https://chipsandcheese.com/p/microbenchmarking-nvidias-rtx-4090
[10] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/14319ra/rtx_40906000_vs_m2_max_with_96gb_unified_memory/