Nvidia DGX Spark и NVIDIA GeForce RTX 4090 представляют собой две отдельные компьютерные системы, предназначенные для различных целей, что приводит к значительным различиям в их архитектурах.
Архитектура процессора
- DGX Spark: он оснащен NVIDIA GB10 SOC, который оснащен 20-ядерным процессором ARMV9. Это включает в себя десять ядер Cortex-X925 и десять ядер Cortex-A725, предназначенные для высокопроизводительной обработки ИИ и общих вычислительных задач [1] [4].- RTX 4090: этот графический процессор не имеет выделенного процессора; Вместо этого это графическая обработка (GPU), предназначенный для работы с процессором -хозяином. Он основан на архитектуре ADA Lovelace, в частности, GPU AD102, который оптимизирован для игровых и графических рабочих нагрузок [2] [5].
архитектура графического процессора
- DGX Spark: GPU в DGX Spark основан на архитектуре Blackwell, которая является частью Superchip Nvidia Grace Blackwell. Он оптимизирован для рабочих нагрузок ИИ, обеспечивая до 1000 топов производительности ИИ [1] [7].- RTX 4090: RTX 4090 имеет архитектуру ADA Lovelace, которая включает в себя 16 384 сердечника CUDA, 128 сердечков луча и 512 тензорных ядер. Эта архитектура в первую очередь сосредоточена на играх, трассировке лучей и высокопроизводительных вычислительных задачах [2] [8].
память и пропускная способность
- DGX Spark: он использует 128 ГБ 256-битной памяти LPDDR5X, предлагая пропускную способность памяти 273 ГБ/с. Система также использует технологию взаимодействия NVIDIA NVLINK-C2C для улучшенной связи с ЦП-GPU, обеспечивая в пять раз больше полосы пропускания PCIE 5.0 [1] [4].- RTX 4090: RTX 4090 поставляется с 24 ГБ памяти GDDR6X и пропускной способностью памяти 1008 ГБ/с. Он использует интерфейс PCIe 4.0 X16 для подключения к хост -системе [2] [5].
Тензорные ядер и производительность искусственного искусства
- DGX Spark: оснащенные тензоры 5 -го поколения, DGX Spark оптимизирован для задач AI, предлагая до 1000 топов производительности ИИ. Это делает его подходящим для обучения и вывода крупных моделей ИИ [1] [7].- RTX 4090: Несмотря на то, что в первую очередь игровой графический процессор, RTX 4090 включает в себя тензорные ядра 4 -го поколения, которые расширяют его возможности для ИИ и задач машинного обучения. Тем не менее, его производительность ИИ не так высока, как специализированные системы ИИ, такие как DGX Spark [2] [8].
Сеть и подключение
- DGX Spark: он имеет порт RJ45 10GBE через ConnectX-7 Smart NIC, WiFi 7, Bluetooth 5.3 и четыре порта USB4. ConnectX-7 позволяет создавать сетевые возможности, которые могут подключать две системы DGX Spark для более крупных моделей искусственного интеллекта [1] [4].- RTX 4090: в качестве графического процессора, он не обладает встроенными сетевыми возможностями, но опирается на варианты подключения системы хост-системы. Он подключается через интерфейс PCIE 4.0 [2] [5].
Таким образом, DGX Spark разработана как компактный суперкомпьютер AI с акцентом на обработку и исследования ИИ, в то время как RTX 4090 представляет собой высокопроизводительный графический процессор, оптимизированный для игровых и графических рабочих нагрузок.
Цитаты:
[1] https://www.cnx-software.com/2025/03/19/nvidia-dgx-park-a-desktop-ai-supercomputer-power-by-nvidia-gb10-20-cor-armv9-soc-with-1000-tops-orpformance/
[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-precialized-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-park-dgx-station-personal-ai-supercomputers
[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