Nvidia DGX Spark и Nvidia RTX 4090 являются высокоэффективными вычислительными системами, но они служат разным целям и имеют различные архитектуры. Вот сравнение их пропускной способности памяти:
nvidia dgx spark
- Тип памяти: DGX Spark использует 128 ГБ единой памяти LPDDR5X.
- Пропускная способность памяти: он предлагает полосу пропускания памяти 273 Гбит/с, который облегчается 256-битным интерфейсом памяти [1] [4] [6].
- Архитектура: система оснащена NVIDIA GB10 SOC, которое включает в себя графический процессор Blackwell и поддерживает до 1000 топов производительности искусственного интеллекта. В модели памяти CPU+GPU используется технология взаимодействия NVIDIA NVLINK-C2C, обеспечивающая значительно более высокую пропускную способность по сравнению с традиционными интерфейсами PCIE [1] [4].
nvidia rtx 4090
- Тип памяти: RTX 4090 имеет 24 ГБ памяти GDDR6X.
- Пропускная способность памяти: он достигает пропускной способности памяти 1008 ГБ/с через 384-битную шину памяти [2] [5] [8].
- Архитектура: RTX 4090 основан на архитектуре ADA Lovelace, которая включает в себя 16 384 ядра CUDA, 512 тензох -сердечков и 128 лучевых ядер. Он в основном предназначен для игровых и высокопроизводительных вычислительных задач, таких как 3D-рендеринг и рабочие нагрузки [5] [5] [8].
Сравнение
С точки зрения пропускной способности памяти, RTX 4090 значительно превосходит Spark DGX, предлагая почти в четыре раза больше полосы пропускания (1008 ГБ/с против 273 ГБ/с). Тем не менее, DGX Spark оптимизирована для рабочих нагрузок ИИ с высокой производительностью и специализированной архитектурой, что делает ее более подходящей для таких задач, как обучение и вывод крупных моделей ИИ. RTX 4090, с другой стороны, ориентирован на более широкий спектр приложений, включая игровые и общие вычисления.
В то время как пропускная способность памяти DGX Spark ниже, ее уникальная архитектура и технология взаимосвязки обеспечивают преимущества в задачах, специфичных для искусственного интеллекта. Более высокая пропускная способность RTX 4090-го замыкания делает ее более универсальной для различных приложений с высокой пропускной способностью.
Цитаты:
[1] https://www.cnx-software.com/2025/03/19/nvidia-dgx-park-a-desktop-ai-supercomputer-power-by-nvidia-gb10-20-cor-armv9-soc-with-1000-tops-orpformance/
[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-precialized-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_previny_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/