Porównanie kompaktowych stacji roboczych AI: Nvidia DGX Spark spotyka AMD Ryzen AI Max+ 395
Nvidia jako pierwsza ogłosiła platformę DGX Spark. AMD udzieliło bezpośredniej odpowiedzi architekturą Strix Halo i, co ciekawe, wprowadziło odpowiednie układy na rynek jeszcze wcześniej niż konkurent. Jako bezpośredni przeciwnik Nvidia GB10, AMD Ryzen AI Max+ 395 jest zwykle również sparowany z 128 GB pamięci, umożliwiając wykonywanie dużych modeli lokalnych. W różnych testach porównawczych AI i czystej szybkości wnioskowania, układy są niemal na równi, zwłaszcza w zadaniach FP16 i FP64. Przepustowość pamięci i wiele innych danych dotyczących wydajności są również identyczne na papierze. Dlatego też warto rozważyć układy takie jak HP ZGX Nano G1n AI Station a także systemy takie jak Bosgame M5.
Architektury procesorów obu systemów zasadniczo różnią się od siebie. Podczas gdy Nvidia wykorzystuje oparty na architekturze ARM moduł Grace dla Superchip GB10, AMD stawia na klasyczną architekturę x86 z rdzeniami Zen 5 dla Ryzen AI Max+ 395. Różnica ta ma znaczący wpływ na kompatybilność oprogramowania. Platforma x86 AMD zdobywa punkty dzięki szerokiemu wsparciu dla uznanych starszych aplikacji i płynnie wślizguje się w ekosystem Windows. Z kolei strategia ARM firmy Nvidia jest zoptymalizowana tylko pod kątem opartego na systemie Linux systemu operacyjnego DGX i mocno zrównoleglonych obciążeń związanych ze sztuczną inteligencją, co ogranicza jej zastosowanie do tradycyjnych zadań na komputerach stacjonarnych.
AMD podąża inną ścieżką architektoniczną, integrując dedykowaną jednostkę NPU. Zapewnia to 50 INT8 TOPS i umożliwia uruchamianie mniejszych modeli lub zadań w tle w energooszczędny sposób. Projekty takie jak FastFlowLM korzystają z tej architektury, ponieważ system nie musi angażować głównego układu obliczeniowego do każdego zadania AI. Nvidia zachowuje jednak ogromną przewagę w zakresie pamięci dzięki architekturze Blackwell i natywnej obsłudze FP4, której brakuje AMD w tej formie.
Decydujące różnice stają się widoczne, gdy spojrzymy na ekosystemy oprogramowania. Aby utrzymać swoją pozycję, Nvidia polega na dobrze ugruntowanym ekosystemie CUDA. AMD kontruje to własną platformą ROCm dla architektury RDNA. Pod względem kompatybilności w wielu wyspecjalizowanych aplikacjach nie dorównuje ona jeszcze stosowi oprogramowania Nvidii.
Ostatecznie decyzja sprowadza się do zestawienia budżetu z ekosystemem. Nvidia pobiera zauważalne premie za systemy Systemy DGX Sparkoferując w zamian standard branżowy. Przygotowanie kodu dla dużych centrów danych sprawia, że CUDA jest niemal nieunikniona. W przypadku czystych zadań wnioskowania, które wymagają przede wszystkim dużej ilości pamięci lokalnej i mogą obejść się bez zastrzeżonych funkcji Nvidii, Ryzen AI Max+ 395 stanowi potężną i często bardziej opłacalną alternatywę.
