O NVIDIA DGX Spark e o NVIDIA RTX 4090 são sistemas de computação de alto desempenho, mas servem a propósitos diferentes e têm arquiteturas distintas. Aqui está uma comparação de sua largura de banda de memória:
NVIDIA DGX Spark
- Tipo de memória: O DGX Spark usa 128 GB de memória LPDDR5X unificada.
- Largura de banda de memória: oferece uma largura de banda de memória de 273 GB/s, que é facilitada por uma interface de memória de 256 bits [1] [4] [6].
- Arquitetura: O sistema é alimentado pelo NVIDIA GB10 SOC, que inclui uma GPU de Blackwell e suporta até 1.000 tops de desempenho de IA. O modelo de memória coerente da CPU+GPU usa a tecnologia de interconexão NVIDIA NVLINK-C2C, fornecendo largura de banda significativamente maior em comparação às interfaces tradicionais do PCIE [1] [4].
NVIDIA RTX 4090
- Tipo de memória: O RTX 4090 possui 24 GB de memória GDDR6X.
- Largura de banda de memória: atinge uma largura de banda de memória de 1.008 GB/s através de um barramento de memória de 384 bits [2] [5] [8].
- Arquitetura: O RTX 4090 é baseado na arquitetura ADA Lovelace, que inclui 16.384 núcleos CUDA, 512 núcleos tensores e 128 núcleos de rastreamento de raios. Ele é projetado principalmente para jogos de jogos e de alta desempenho, como renderização em 3D e cargas de trabalho de IA [5] [8].
Comparação
Em termos de largura de banda de memória, o RTX 4090 supera significativamente o DGX Spark, oferecendo quase quatro vezes mais largura de banda (1.008 GB/s vs. 273 GB/s). No entanto, o DGX Spark é otimizado para cargas de trabalho de IA com seu desempenho alto e arquitetura especializada, tornando -o mais adequado para tarefas como treinamento e inferência de grandes modelos de IA. O RTX 4090, por outro lado, é voltado para uma gama mais ampla de aplicações, incluindo jogos e computação de uso geral.
Embora a largura de banda de memória do DGX Spark seja menor, sua arquitetura e tecnologia de interconexão exclusivas fornecem vantagens em tarefas específicas da IA. A largura de banda de memória mais alta do RTX 4090 o torna mais versátil para uma variedade de aplicativos de alta largura de banda.
Citações:
[1] https://www.cnxs-oftware.com/2025/03/19/nvidia-dgx-ska-desktop-ai-supercomputer-powered-by-nvidia-gb10-20-core-armnv9-soc-with-1000-tops-oi-ai-permance/
[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-especializado-desktop-line-for-work
[5] https://www.itcreations.com/nvidia-gpu/nvidia-geforce-rtx-4090-gpu
[6] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jef1dd/dgx_spark_previousousous_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/