El NVIDIA DGX Spark y el NVIDIA RTX 4090 son sistemas informáticos de alto rendimiento, pero tienen diferentes propósitos y tienen arquitecturas distintas. Aquí hay una comparación de su ancho de banda de memoria:
nvidia dgx chispa
- Tipo de memoria: el DGX Spark usa 128 GB de memoria LPDDR5X unificada.
- Ancho de banda de memoria: ofrece un ancho de banda de memoria de 273 GB/s, que es facilitado por una interfaz de memoria de 256 bits [1] [4] [6].
- Arquitectura: el sistema está impulsado por el NVIDIA GB10 SoC, que incluye una GPU de Blackwell y admite hasta 1,000 tops de rendimiento de IA. El modelo de memoria coherente CPU+GPU utiliza tecnología de interconexión NVIDIA NVLINK-C2C, proporcionando un ancho de banda significativamente mayor en comparación con las interfaces PCIe tradicionales [1] [4].
nvidia rtx 4090
- Tipo de memoria: el RTX 4090 presenta 24 GB de memoria GDDR6X.
- Ancho de banda de memoria: logra un ancho de banda de memoria de 1,008 GB/s a través de un bus de memoria de 384 bits [2] [5] [8].
- Arquitectura: el RTX 4090 se basa en la arquitectura de Ada Lovelace, que incluye 16,384 núcleos CUDA, 512 núcleos de tensor y 128 núcleos de rastreo de rayos. Está diseñado principalmente para juegos y tareas informáticas de alto rendimiento como renderizado 3D y cargas de trabajo de IA [5] [8].
Comparación
En términos de ancho de banda de memoria, el RTX 4090 supera significativamente la Spark DGX, que ofrece casi cuatro veces más ancho de banda (1,008 GB/s vs. 273 GB/s). Sin embargo, el DGX Spark está optimizado para las cargas de trabajo de IA con su rendimiento superior y arquitectura especializada, lo que lo hace más adecuado para tareas como la capacitación e inferencia de grandes modelos de IA. El RTX 4090, por otro lado, está orientado a una gama más amplia de aplicaciones, incluidos los juegos y la computación de uso general.
Si bien el ancho de banda de memoria del DGX Spark es más bajo, su arquitectura única e tecnología de interconexión proporcionan ventajas en tareas específicas de IA. El ancho de banda de memoria superior del RTX 4090 lo hace más versátil para una variedad de aplicaciones de alto ancho de banda.
Citas:
[1] https://www.cnx-software.com/2025/03/19/nvidia-dgx-park-a-esktop-ai-supercomuter-powered-by-nvidia-gb10-20-core-armv9-soc-with-1000-tops of-ai-iter-operance/
[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_preventy_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/