NVIDIA DGX Spark e Nvidia GeForce RTX 4090 sono due distinti sistemi di elaborazione progettati per scopi diversi, portando a differenze significative nelle loro architetture.
Architettura CPU ##
- DGX Spark: è alimentato dal SOC NVIDIA GB10, che presenta un processore ARMV9 a 20 core. Ciò include dieci core Cortex-X925 e dieci core Cortex-A725, progettati per l'elaborazione dell'IA ad alte prestazioni e le attività di calcolo generale [1] [4].
- RTX 4090: questa GPU non ha una CPU dedicata; Invece, è un'unità di elaborazione grafica (GPU) progettata per funzionare con una CPU host. Si basa sull'architettura ADA Lovelace, in particolare sulla GPU AD102, che è ottimizzata per i carichi di lavoro di gioco e grafici [2] [5].
GPU
- DGX Spark: la GPU nella scintilla DGX si basa sull'architettura Blackwell, che fa parte del Superchip Nvidia Grace Blackwell. È ottimizzato per carichi di lavoro AI, fornendo fino a 1.000 top di prestazioni di AI [1] [7].- RTX 4090: l'RTX 4090 presenta l'architettura Ada Lovelace, che comprende 16.384 nuclei di Cuda, 128 nuclei di tracciamento a raggi e 512 nuclei tensori. Questa architettura si concentra principalmente sulle attività di calcolo di gioco, traccia di raggi e ad alte prestazioni [2] [8].
memoria e larghezza di banda
- DGX Spark: utilizza 128 GB di memoria LPDDR5X a 256 bit, offrendo una larghezza di banda di memoria di 273 GB/s. Il sistema impiega inoltre la tecnologia di interconnessione NVIDIA NVLink-C2C per una migliore comunicazione CPU-GPU, fornendo cinque volte la larghezza di banda di PCIe 5.0 [1] [4].- RTX 4090: RTX 4090 è dotato di 24 GB di memoria GDDR6X e una larghezza di banda di memoria di 1008 GB/s. Utilizza un'interfaccia PCIE 4.0 X16 per la connessione al sistema host [2] [5].
core tensori e prestazioni di intelligenza artificiale
- DGX Spark: dotato di nuclei di tensore di quinta generazione, la scintilla DGX è ottimizzata per le attività di intelligenza artificiale, offrendo fino a 1.000 top di prestazioni di intelligenza artificiale. Ciò lo rende adatto per l'addestramento e l'inferenza di grandi modelli AI [1] [7].- RTX 4090: sebbene principalmente una GPU di gioco, la RTX 4090 include core tensori di quarta generazione, che migliorano le sue capacità per le attività di intelligenza artificiale e di apprendimento automatico. Tuttavia, le sue prestazioni di intelligenza artificiale non sono così elevate come sistemi di intelligenza artificiale specializzati come DGX Spark [2] [8].
networking e connettività
- DGX Spark: è dotato di una porta RJ45 da 10GBE tramite ConnectX-7 Smart Nic, WiFi 7, Bluetooth 5.3 e quattro porte USB4. ConnectX-7 consente funzionalità di networking in grado di collegare due sistemi di scintilla DGX per modelli AI più grandi [1] [4].- RTX 4090: come GPU, non ha funzionalità di rete integrate ma si basa sulle opzioni di connettività del sistema host. Si collega tramite un'interfaccia PCIE 4.0 [2] [5].
In sintesi, DGX Spark è progettato come un supercomputer AI compatto con particolare attenzione all'elaborazione e alla ricerca AI, mentre la RTX 4090 è una GPU ad alte prestazioni ottimizzata per i giochi di gioco e grafici.
Citazioni:
[1] https://www.cnx-software.com/2025/03/19/nvidia-dgx-spark-a-desktop-ai-supercomputer-powered--nvidia-gb10-20-core-armv9-soc-with-1000-tops-ops-op-ai-performance/
[2] https://www.itcreations.com/nvidia-gpu/nvidia-geforce-rtx-4090-gpu
[3] https://www.fibermall.com/blog/nvidia-a100-vs-4090.htm
[4] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-station-a-new-specialized-desktop-line-for-ai-work
[5] https://www.techpowerup.com/review/nvidia-geforce-rtx-4090-founders-edition/2.html
[6] https://beebom.com/nvidia-rtx-5070-vs-rtx-4090-comparison/
[7] https://www.constellationr.com/blog-news/insights/nvidia-launches-dgx-spark-dgx-station-personal-ai-supercomputer
[8] https://coinpoet.com/ml/learn/gpu/nvidia-geforce-rtx-4090
[9] https://images.nvidia.com/aem-dam/solutions/geforce/ada/nvidia-ada-gpu-architecture.pdf