NVIDIA DGX Spark dan NVIDIA RTX 4090 keduanya adalah sistem komputasi berkinerja tinggi, tetapi mereka melayani tujuan yang berbeda dan memiliki arsitektur yang berbeda. Berikut perbandingan bandwidth memori mereka:
NVIDIA DGX Spark
- Jenis memori: Spark DGX menggunakan 128 GB memori LPDDR5X terpadu.
- Memori Bandwidth: Menawarkan bandwidth memori 273 GB/s, yang difasilitasi oleh antarmuka memori 256-bit [1] [4] [6].
- Arsitektur: Sistem ini ditenagai oleh NVIDIA GB10 SOC, yang mencakup GPU Blackwell dan mendukung hingga 1.000 atas kinerja AI. Model memori CPU+GPU-koheren menggunakan teknologi interkoneksi NVIDIA NVLink-C2C, memberikan bandwidth yang jauh lebih tinggi dibandingkan dengan antarmuka PCIe tradisional [1] [4].
NVIDIA RTX 4090
- Jenis memori: RTX 4090 fitur memori GDDR6X 24 GB.
- Memori Bandwidth: Ia mencapai bandwidth memori 1.008 GB/s melalui bus memori 384-bit [2] [5] [8].
- Arsitektur: RTX 4090 didasarkan pada arsitektur ADA Lovelace, yang mencakup 16.384 inti CUDA, 512 inti tensor, dan 128 inti penelusuran ray. Ini terutama dirancang untuk permainan komputasi permainan dan kinerja tinggi seperti rendering 3D dan beban kerja AI [5] [8].
Perbandingan ###
Dalam hal bandwidth memori, RTX 4090 secara signifikan mengungguli percikan DGX, menawarkan bandwidth hampir empat kali lebih banyak (1.008 GB/s vs 273 GB/s). Namun, percikan DGX dioptimalkan untuk beban kerja AI dengan kinerja Tops yang tinggi dan arsitektur khusus, membuatnya lebih cocok untuk tugas -tugas seperti pelatihan dan inferensi model AI besar. RTX 4090, di sisi lain, diarahkan pada berbagai aplikasi yang lebih luas, termasuk gaming dan komputasi tujuan umum.
Sementara bandwidth memori DGX Spark lebih rendah, arsitektur unik dan teknologi interkoneksi memberikan keuntungan dalam tugas-tugas khusus AI. Bandwidth memori yang lebih tinggi RTX 4090 membuatnya lebih fleksibel untuk berbagai aplikasi bandwidth tinggi.
Kutipan:
[1] https://www.cnx-software.com/2025/03/19/nvidia-dgx-park-a-desktop-ai-supercomputer-powered-by-nvidia-g10-20-20-core-armv9-soc-with-1000-tops-of-ai-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-spesialisasi-desktop-line-for-ai-work
[5] https://www.itcreation.com/nvidia-gpu/nvidia-geforce-rtx-4090-gpu
[6] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jef1dd/dgx_spark_previouse_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_unufied_memory/