NVIDIA DGX SPARK和NVIDIA RTX 4090都是高性能计算系统，但它们具有不同的目的，并且具有不同的架构。这是他们记忆带宽的比较：
nvidia dgx火花
- 内存类型：DGX Spark使用128 GB的统一LPDDR5X内存。
- 内存带宽：它提供273 GB/s的内存带宽，这是由256位内存接口促进的[1] [4] [6]。
- 建筑：该系统由NVIDIA GB10 SOC提供动力，其中包括Blackwell GPU，并支持多达1,000个AI性能的顶部。 CPU+GPU-COHERENT内存模型使用NVIDIA NVLINK-C2C互连技术，与传统的PCIE接口相比，带宽明显更高[1] [4]。
NVIDIA RTX 4090
- 内存类型：RTX 4090具有24 GB的GDDR6X内存。
- 内存带宽：它通过384位内存总线[2] [5] [8]实现了1,008 GB/s的内存带宽。
- 架构：RTX 4090基于ADA Lovelace Architecture，其中包括16,384个CUDA核心，512个张量芯和128射线跟踪核心。它主要设计用于游戏和高性能计算任务，例如3D渲染和AI工作负载[5] [8]。
＃＃＃ 比较
在内存带宽方面，RTX 4090显着优于DGX火花，提供近四倍的带宽(1,008 GB/s，而273 GB/s)。但是，DGX Spark针对具有高顶级性能和专业体系结构的AI工作负载进行了优化，使其更适合大型AI模型的培训和推断。另一方面，RTX 4090适合更广泛的应用，包括游戏和通用计算。
尽管DGX Spark的内存带宽较低，但其独特的架构和互连技术在AI特定的任务中提供了优势。 RTX 4090的更高内存带宽使多种高带宽应用程序更具用途。
引用：
[1] https://www.cnx-software.com/2025/03/19/nvidia-dgx-spark-a-a-desktop-ai-supercomputer-power--by-nvidia-nvidia-gb10-20-20-20-20-core-marmv9-core-armv9-sococococococcococococococococococococococococ-----------------------------------
[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-pecialized-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_PREVICE_DIGITY_HAS_HAS_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_max_with_96gb_unified_memory/