La consommation d'énergie du NVIDIA DGX Spark et du RTX 4090 varie considérablement en raison de leurs différents objectifs de conception et de leurs différents objectifs de conception.
Consommation d'énergie DGX Spark
Le DGX Spark est conçu comme un supercalculateur AI compact, avec le GPU Grace Blackwell avec des noyaux de tenseur de 5e génération et 20 cœurs de processeur ARM. Il est optimisé pour le développement et l'inférence de l'IA, offrant jusqu'à 1 000 sommets des performances de calcul de l'IA. L'étincelle DGX consomme un maximum de 170 W de puissance, ce qui en fait une solution économe en puissance pour les tâches d'IA telles que l'inférence du modèle et le réglage fin [1] [2].
Consommation d'énergie RTX 4090
En revanche, le NVIDIA RTX 4090 est une carte graphique haut de gamme principalement utilisée pour les applications à forte intensité de jeux et graphiques. Il a une consommation d'énergie beaucoup plus élevée, avec un TDP officiel de 450W. Cependant, dans les scénarios de jeu du monde réel, le RTX 4090 consomme généralement entre 300W et 400W, avec des pointes occasionnelles supérieures à 400W pendant les jeux d'overclocking ou très exigeants [3] [4] [7]. Dans les cas extrêmes, tels que les tests de contrainte ou les jeux VR, il peut atteindre des niveaux de consommation d'énergie supérieurs à 500 W ** [4] [8].
Comparaison
- Objectif: Le DGX Spark est adapté aux tâches AI, en se concentrant sur l'efficacité et la compacité, tandis que le RTX 4090 est conçu pour les jeux et le rendu graphique à haute performance.
- Efficacité énergétique: l'étincelle DGX est nettement plus économe en puissance pour son cas d'utilisation prévu, consommant moins de la moitié de la puissance du RTX 4090 dans des conditions typiques.
- Performances: les deux appareils offrent des performances élevées dans leurs domaines respectifs, mais le RTX 4090 est optimisé pour la puissance de traitement des graphiques bruts, tandis que l'étincelle DGX excelle dans les tâches de calcul AI.
Dans l'ensemble, bien que les deux appareils soient puissants dans leurs domaines respectifs, ils répondent à des besoins différents et ont des profils de consommation d'énergie distincts reflétant leurs objectifs de conception.
Citations:
[1] https://www.maginative.com/article/nvidia-unveils-dgx-scark-and-dgx-station-desktop-ai-supercomputers-for-the-developer-masses/
[2] https://beebom.com/nvidia-project-digits-rebranded-to-dgx-spark-dgx-station-announced/
[3] https://www.chillblast.com/blog/what-power-supply-do-you-need-for-the-nvidia-rtx-4090
[4] https://hwbusters.com/gpu/nvidia-rtx-4090-detailed-power-analysis-ideal-power-supply/
[5] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-station-a-new-specialized-desktop-line-for-ai-work
[6] https://www.youtube.com/watch?v=lz25z_un4bq
[7] https://lambdalabs.com/blog/nvidia-rtx-4090-vs-rtx-3090-deep-learning-benchmark
[8] https://www.reddit.com/r/nvidia/comments/ysc7xy/rtx_4090_power_consumption/
[9] https://www.reddit.com/r/amd/comments/13ljfd7/rtx_4090_vs_rx_7900_xtx_power_scaling_from_275w/