Nvidia DGX Spark와 NVIDIA RTX 4090은 모두 고성능 컴퓨팅 시스템이지만 다른 목적을 제공하며 뚜렷한 아키텍처를 가지고 있습니다. 다음은 메모리 대역폭을 비교 한 것입니다.
nvidia dgx spark
- 메모리 유형 : DGX Spark는 128GB의 통합 LPDDR5X 메모리를 사용합니다.
- 메모리 대역폭 : 273GB/s의 메모리 대역폭을 제공하며, 이는 256 비트 메모리 인터페이스 [1] [4] [6]에 의해 촉진됩니다.
- 아키텍처 : 시스템은 NVIDIA GB10 SOC에 의해 구동되며, 여기에는 Blackwell GPU가 포함되어 있으며 최대 1,000 개의 AI 성능을 지원합니다. CPU+GPU 캐리 런트 메모리 모델은 NVIDIA NVLINK-C2C 상호 연결 기술을 사용하여 전통적인 PCIE 인터페이스에 비해 상당히 높은 대역폭을 제공합니다 [1] [4].
nvidia rtx 4090
- 메모리 유형 : RTX 4090에는 24GB의 GDDR6X 메모리가 있습니다.
- 메모리 대역폭 : 384 비트 메모리 버스를 통해 1,008GB/s의 메모리 대역폭을 달성합니다 [2] [5] [8].
- 아키텍처 : RTX 4090은 ADA Lovelace 아키텍처를 기반으로하며, 여기에는 16,384 개의 CUDA 코어, 512 개의 텐서 코어 및 128 개의 레이 추적 코어가 포함됩니다. 주로 3D 렌더링 및 AI 워크로드와 같은 게임 및 고성능 컴퓨팅 작업을 위해 설계되었습니다 [5] [8].
비교
메모리 대역폭 측면에서 RTX 4090은 DGX Spark보다 훨씬 성능이 우수하여 거의 4 배 더 많은 대역폭 (1,008GB/s vs. 273GB/s)을 제공합니다. 그러나 DGX Spark는 높은 상단 성능과 전문 아키텍처를 갖춘 AI 워크로드에 최적화되어 대형 AI 모델의 교육 및 추론과 같은 작업에 더 적합합니다. 반면에 RTX 4090은 게임 및 일반 목적 컴퓨팅을 포함한 광범위한 응용 프로그램을 대상으로합니다.
DGX Spark의 메모리 대역폭은 낮지 만 고유 한 아키텍처 및 상호 연결 기술은 AI 특정 작업에서 이점을 제공합니다. RTX 4090의 높은 메모리 대역폭은 다양한 대역폭 응용 프로그램에 대해 더욱 다재다능합니다.
인용 :
[1] https://www.cnx-software.com/2025/03/19/nvidia-dgx-spark-a-desktop-ai-supercomputer-powered-s-nvidia-gb10-20-core-armv9-soc-with-1000-ai-performance/
[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-new-pecialized-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_previly_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_unifice_memory/