Zarówno NVIDIA DGX Spark, jak i NVIDIA RTX 4090 są systemami obliczeniowymi o wysokiej wydajności, ale służą różnym celom i mają wyraźne architektury. Oto porównanie przepustowości pamięci:
Nvidia DGX Spark
- Typ pamięci: Spark DGX wykorzystuje 128 GB zunifikowanej pamięci LPDDR5X.
- przepustowość pamięci: oferuje przepustowość pamięci 273 GB/s, która jest ułatwiona przez 256-bitowy interfejs pamięci [1] [4] [6].
- Architektura: System jest zasilany przez NVIDIA GB10 SOC, który obejmuje procesor graficzny Blackwell i obsługuje do 1000 szczytów wydajności AI. Model pamięci współrzędnej CPU+GPU wykorzystuje technologię NVIDIA NVLINK-C2C Interconnect, zapewniając znacznie wyższą przepustowość w porównaniu z tradycyjnymi interfejsami PCIE [1] [4].
Nvidia RTX 4090
- Typ pamięci: RTX 4090 ma 24 GB pamięci GDDR6X.
- przepustowość pamięci: osiąga przepustowość pamięci 1 008 GB/s poprzez 384-bitową magistralę pamięci [2] [5] [8].
- Architektura: RTX 4090 opiera się na architekturze ADA Lovelace, która obejmuje 16 384 rdzeni CUDA, 512 rdzenie tensorowe i 128 rdzeni śledzenia Ray. Jest zaprojektowany przede wszystkim do gier i zadań obliczeniowych o wysokiej wydajności, takich jak rendering 3D i obciążenia AI [5] [8].
Porównanie
Pod względem przepustowości pamięci RTX 4090 znacznie przewyższa iskrę DGX, oferując prawie czterokrotnie większą przepustowość (1 008 GB/s vs. 273 GB/s). Jednak DGX Spark jest zoptymalizowane pod kątem obciążeń AI z wysoką wydajnością i wyspecjalizowaną architekturą, co czyni ją bardziej odpowiednim do zadań, takich jak szkolenie i wnioskowanie dużych modeli AI. Z drugiej strony RTX 4090 jest ukierunkowany na szerszy zakres aplikacji, w tym do gier i przetwarzania ogólnego przeznaczenia.
Podczas gdy przepustowość pamięci DGX Spark jest niższa, jego unikalna technologia architektury i połączenia międzykontect zapewnia zalety w zadaniach specyficznych dla AI. Wyższa przepustowość pamięci RTX 4090. sprawia, że jest bardziej wszechstronna dla różnych zastosowań o dużej przepustowości.
Cytaty:
[1] https://www.cnx-software.com/2025/03/19/nvidia-dgx-spark-a-desktop-ai-supercomputer-powered-by-nvidia-gb10-20-core-armv9-soc-with-1000-tops-of-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-specialized-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_prevaly_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/