Az NVIDIA DGX Spark és az NVIDIA GEFORCE RTX 4090 két különálló számítástechnikai rendszer, amelyet különböző célokra terveztek, és architektúrájukban jelentős különbségeket eredményeznek.
CPU architektúra
- DGX Spark: Az NVIDIA GB10 SOC táplálja, amely 20 core ARMV9 processzort tartalmaz. Ez magában foglalja a tíz Cortex-X925 magot és a tíz Cortex-A725 magot, amelyeket nagy teljesítményű AI feldolgozási és általános számítási feladatokhoz terveztek [1] [4].- RTX 4090: Ennek a GPU -nak nincs külön CPU -ja; Ehelyett egy grafikus feldolgozó egység (GPU), amelynek célja a gazda CPU -val való együttműködés. Az ADA Lovelace architektúrán, különösen az AD102 GPU -n alapul, amelyet a játékra és a grafikus munkaterhelésre optimalizáltak [2] [5].
GPU architektúra
- DGX Spark: A DGX Spark GPU a Blackwell építészeten alapul, amely az Nvidia Grace Blackwell Superchip része. Az AI munkaterhelésre optimalizálva van, akár 1000 AI teljesítményt nyújtva [1] [7].- RTX 4090: Az RTX 4090 az ADA Lovelace architektúrát tartalmazza, amely 16 384 CUDA magot, 128 sugárkövetési magot és 512 tensor magot tartalmaz. Ez az építészet elsősorban a játékra, a sugárkövetésre és a nagy teljesítményű számítási feladatokra összpontosít [2] [8].
memória és sávszélesség
- DGX Spark: 128 GB 256 bites LPDDR5X memóriát használ, amely 273 GB/s memória sávszélességet kínál. A rendszer az NVIDIA NVLink-C2C összekapcsolási technológiát is alkalmazza a továbbfejlesztett CPU-GPU kommunikációhoz, a PCIe 5.0 [1] [4] sávszélességének ötszörösére.- RTX 4090: Az RTX 4090 24 GB GDDR6X memóriával és 1008 GB/s memória sávszélességgel érkezik. PCIe 4.0 X16 felületet használ a gazdaszervezethez való csatlakozáshoz [2] [5].
Tensor magok és AI teljesítmény
- DGX Spark: Az 5. generációs tenzormagokkal felszerelt DGX Spark optimalizálva van az AI feladatokhoz, és akár 1000 AI teljesítményt kínál. Ez alkalmassá teszi a nagy AI modellek edzésére és következtetésére [1] [7].- RTX 4090: Bár elsősorban egy játék GPU, az RTX 4090 tartalmazza a 4. generációs tenzor magokat, amelyek javítják az AI és a gépi tanulási feladatok képességeit. Az AI teljesítménye azonban nem olyan magas, mint a speciális AI rendszerek, mint például a DGX Spark [2] [8].
Hálózati és csatlakoztatás
- DGX Spark: 10 GBE RJ45 portot tartalmaz a ConnectX-7 Smart NIC, WiFi 7, Bluetooth 5.3 és négy USB4 porton keresztül. A ConnectX-7 lehetővé teszi olyan hálózati képességeket, amelyek két DGX Spark rendszert képesek csatlakoztatni a nagyobb AI modellekhez [1] [4].- RTX 4090: GPU-ként nem rendelkezik beépített hálózati képességekkel, hanem a gazdagép-rendszer csatlakozási lehetőségeire támaszkodik. Csatlakozik egy PCIe 4.0 felületen [2] [5].
Összefoglalva: a DGX Spark-ot kompakt AI szuperszámítógépként tervezték, amelynek középpontjában az AI feldolgozás és kutatás áll, míg az RTX 4090 nagy teljesítményű GPU, amely a játékhoz és a grafikus munkaterheléshez optimalizált.
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://www.itcreations.com/nvidia-gpu/nvidia-geforce-rtx-4090-gpu
[3] https://www.fiibermall.com/blog/nvidia-a100-vs-4090.htm
[4] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-station-a-new-specialized-desktop-for-ai-work
[5] https://www.techpowerup.com/review/nvidia-geforce-rtx-4090-dounders-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