NVIDIA DGX Spark og NVIDIA RTX 4090 er begge høyytelses datasystemer, men de tjener forskjellige formål og har distinkte arkitekturer. Her er en sammenligning av deres minnebåndbredde:
nvidia dgx Spark
- Minnetype: DGX Spark bruker 128 GB enhetlig LPDDR5X -minne.
- Minnebåndbredde: Det tilbyr en minnebåndbredde på 273 GB/s, som tilrettelegges med et 256-bits minnegrensesnitt [1] [4] [6].
- Arkitektur: Systemet drives av NVIDIA GB10 SOC, som inkluderer en Blackwell GPU og støtter opptil 1000 topper av AI -ytelsen. CPU+GPU-koherent minnemodell bruker NVIDIA NVLink-C2C interconnect-teknologi, og gir betydelig høyere båndbredde sammenlignet med tradisjonelle PCIE-grensesnitt [1] [4].
Nvidia RTX 4090
- Minnetype: RTX 4090 har 24 GB GDDR6X -minne.
- Minne båndbredde: Den oppnår en minnebåndbredde på 1 008 GB/s gjennom en 384-bits minnebuss [2] [5] [8].
- Arkitektur: RTX 4090 er basert på ADA Lovelace -arkitekturen, som inkluderer 16 384 CUDA -kjerner, 512 tensorkjerner og 128 strålesporende kjerner. Den er først og fremst designet for spill- og høyytelsesoppgaver som 3D-gjengivelse og AI-arbeidsmengder [5] [8].
Sammenligning
Når det gjelder minnebåndbredde, overgår RTX 4090 DGX -gnisten betydelig, og tilbyr nesten fire ganger mer båndbredde (1 008 GB/s mot 273 GB/s). Imidlertid er DGX -gnisten optimalisert for AI -arbeidsmengder med sin høye toppsytelse og spesialiserte arkitektur, noe som gjør den mer egnet for oppgaver som trening og slutning av store AI -modeller. RTX 4090, derimot, er rettet mot et bredere spekter av applikasjoner, inkludert spill og generell databehandling.
Mens DGX Sparks minnebåndbredde er lavere, gir dens unike arkitektur og sammenkoblingsteknologi fordeler i AI-spesifikke oppgaver. RTX 4090-tallets høyere minnebåndbredde gjør det mer allsidig for en rekke applikasjoner med høy båndbredde.
Sitasjoner:
[1] https://www.cnx-software.com/2025/03/19/nvidia-dgx-spark-a-desktop-ai-supercomputer-powered-th-nvidia-gb10-20-core-armv9-soc-with-1000-nvidia-ai-per-per-port-core---armv9-soc-with-1000-nvidia-gb10-20-core-armv9-soc-fit-by-by-nvidia-gb10-2-core-mv9-soc-with-1000
[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-specialised-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_previious_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/