Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon อะไรคือความแตกต่างหลักในสถาปัตยกรรมของ DGX Spark และ RTX 4090


อะไรคือความแตกต่างหลักในสถาปัตยกรรมของ DGX Spark และ RTX 4090


Nvidia DGX Spark และ Nvidia GeForce RTX 4090 เป็นระบบคอมพิวเตอร์ที่แตกต่างกันสองระบบที่ออกแบบมาเพื่อวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกันซึ่งนำไปสู่ความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญในสถาปัตยกรรมของพวกเขา

สถาปัตยกรรม CPU

- DGX Spark: ใช้พลังงานจาก Nvidia GB10 SOC ซึ่งมีโปรเซสเซอร์ ARMV9 20 คอร์ ซึ่งรวมถึงสิบคอร์เท็กซ์ -x925 คอร์และคอร์คอร์เท็กซ์-A725 คอร์สิบแกนออกแบบมาสำหรับการประมวลผล AI ประสิทธิภาพสูงและงานคอมพิวเตอร์ทั่วไป [1] [4]
- RTX 4090: GPU นี้ไม่มี CPU เฉพาะ แต่เป็นหน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) ที่ออกแบบมาเพื่อทำงานกับซีพียูโฮสต์ มันขึ้นอยู่กับสถาปัตยกรรม Ada Lovelace โดยเฉพาะ AD102 GPU ซึ่งได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับการเล่นเกมและเวิร์กโหลดกราฟิก [2] [5]

สถาปัตยกรรม GPU

- DGX Spark: GPU ใน DGX Spark ขึ้นอยู่กับสถาปัตยกรรม Blackwell ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของ Nvidia Grace Blackwell Superchip มันได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับเวิร์กโหลด AI โดยให้ประสิทธิภาพสูงสุด 1,000 รายการของ AI [1] [7]
- RTX 4090: RTX 4090 มีสถาปัตยกรรม Ada Lovelace ซึ่งรวมถึง 16,384 CUDA Cores, 128 Cores ติดตาม Ray และ 512 Cores สถาปัตยกรรมนี้มุ่งเน้นไปที่การเล่นเกมการติดตามเรย์และงานคอมพิวเตอร์ประสิทธิภาพสูง [2] [8]

หน่วยความจำและแบนด์วิดท์

- DGX Spark: ใช้หน่วยความจำ LPDDR5X ขนาด 128 GB ของ 256 บิตโดยเสนอแบนด์วิดท์หน่วยความจำ 273 GB/s ระบบนี้ยังใช้เทคโนโลยีการเชื่อมต่อระหว่างกันของ NVIDIA NVLINK-C2C สำหรับการสื่อสาร CPU-GPU ที่ปรับปรุงแล้วโดยให้แบนด์วิดธ์ห้าเท่าของ PCIE 5.0 [1] [4]
- RTX 4090: RTX 4090 มาพร้อมกับหน่วยความจำ GDDR6X 24 GB และแบนด์วิดท์หน่วยความจำ 1008 GB/s มันใช้อินเทอร์เฟซ PCIE 4.0 x16 สำหรับการเชื่อมต่อกับระบบโฮสต์ [2] [5]

cores เทนเซอร์และประสิทธิภาพ AI

- DGX Spark: ติดตั้งแกนเทนเซอร์รุ่นที่ 5 DGX Spark ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับงาน AI ซึ่งมีประสิทธิภาพสูงสุด 1,000 รายการ สิ่งนี้ทำให้เหมาะสำหรับการฝึกอบรมและการอนุมานของโมเดล AI ขนาดใหญ่ [1] [7]
- RTX 4090: แม้ว่าส่วนใหญ่จะเป็น GPU เกม RTX 4090 รวมถึงแกนเทนเซอร์รุ่นที่ 4 ซึ่งช่วยเพิ่มความสามารถสำหรับงาน AI และงานการเรียนรู้ของเครื่อง อย่างไรก็ตามประสิทธิภาพของ AI นั้นไม่สูงเท่ากับระบบ AI ที่มีความเชี่ยวชาญเช่น DGX Spark [2] [8]

เครือข่ายและการเชื่อมต่อ

- DGX Spark: มีพอร์ต 10GBE RJ45 ผ่าน ConnectX-7 Smart NIC, WiFi 7, Bluetooth 5.3 และพอร์ต USB4 สี่พอร์ต ConnectX-7 อนุญาตให้มีความสามารถในการสร้างเครือข่ายที่สามารถเชื่อมต่อระบบ DGX Spark สองระบบสำหรับรุ่น AI ที่มีขนาดใหญ่ขึ้น [1] [4]
- RTX 4090: ในฐานะ GPU ไม่มีความสามารถในการสร้างเครือข่ายในตัว แต่ขึ้นอยู่กับตัวเลือกการเชื่อมต่อของระบบโฮสต์ มันเชื่อมต่อผ่านอินเทอร์เฟซ PCIE 4.0 [2] [5]

โดยสรุป DGX Spark ได้รับการออกแบบให้เป็นซูเปอร์คอมพิวเตอร์ AI ขนาดกะทัดรัดโดยมุ่งเน้นไปที่การประมวลผลและการวิจัย AI ในขณะที่ RTX 4090 เป็น GPU ที่มีประสิทธิภาพสูงที่เหมาะสำหรับการเล่นเกมและเวิร์กโหลดกราฟิก

การอ้างอิง:
[1] https://www.cnx-software.com/2025/03/19/nvidia-dgx-spark-a-desktop-ai-supercomputer-powered-by-nvidia-gb10-20-20-armv9-soc-with-top-of-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-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