Az NVIDIA DGX Spark és az NVIDIA RTX 4090 egyaránt nagy teljesítményű számítástechnikai rendszerek, de különféle célokat szolgálnak és különálló architektúrákkal rendelkeznek. Itt van a memória sávszélességének összehasonlítása:
NVIDIA DGX Spark
- Memória típusa: A DGX Spark 128 GB egységes LPDDR5X memóriát használ.
- Memória sávszélessége: 273 GB/s memória sávszélességet kínál, amelyet egy 256 bites memória interfész megkönnyít [1] [4] [6].
- Építészet: A rendszert az NVIDIA GB10 SOC táplálja, amely magában foglalja a Blackwell GPU -t, és akár 1000 AI teljesítményt támogat. A CPU+GPU-koherens memóriamodell az NVIDIA NVLINK-C2C Interconnect technológiát használja, amely szignifikánsan nagyobb sávszélességet biztosít a hagyományos PCIe interfészekhez képest [1] [4].
nvidia rtx 4090
- Memória típusa: Az RTX 4090 24 GB GDDR6X memóriával rendelkezik.
- Memória sávszélessége: 1,008 GB/s memória sávszélességet ér el egy 384 bites memóriabuszon keresztül [2] [5] [8].
- Építészet: Az RTX 4090 az ADA Lovelace architektúrán alapul, amely 16 384 CUDA magot, 512 tenzormagot és 128 sugárkövetési magot tartalmaz. Elsősorban játék- és nagy teljesítményű számítási feladatokra tervezték, mint például a 3D-s renderelés és az AI munkaterhelés [5] [8].
összehasonlítás
A memória sávszélessége szempontjából az RTX 4090 szignifikánsan felülmúlja a DGX Sparkot, majdnem négyszer nagyobb sávszélességet kínál (1,008 GB/s vs. 273 GB/s). A DGX Spark azonban az AI munkaterhelésekhez optimalizálva van, magas felső teljesítményével és speciális architektúrájával, ezáltal alkalmassá válik olyan feladatokhoz, mint az edzés és a nagy AI modellek következtetése. Az RTX 4090 viszont szélesebb körű alkalmazásokra irányul, beleértve a játékot és az általános célú számítástechnikát.
Míg a DGX Spark memória sávszélessége alacsonyabb, az egyedi architektúra és az összekapcsolási technológia előnyeit nyújtja az AI-specifikus feladatokban. Az RTX 4090 magasabb memória sávszélessége sokoldalúbbá teszi a különféle nagy sávszélességű alkalmazásokhoz.
Idézetek:
[1] https://www.cnx-software.com/2025/03/19/nvidia-dgx-park-a-desktop-ai-supercomputer-powered-by-nvidia-gb10-20-core-core-core-core-core-soc-with-tops-of-a-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-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_prevely_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_Unifified_Memory/