Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Hvordan sammenligner minnebåndbredden til DGX Spark med RTX 4090


Hvordan sammenligner minnebåndbredden til DGX Spark med RTX 4090


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/