Kompakt AI munkaállomások összehasonlításban: Az Nvidia DGX Spark és az AMD Ryzen AI Max+ 395
Az Nvidia először a DGX Spark platformot jelentette be. Az AMD a közvetlen választ a Strix Halo architektúrával adta meg, és érdekes módon a megfelelő chipeket még a versenytársnál is hamarabb piacra dobta. Az Nvidia GB10 közvetlen ellenfeleként az AMD Ryzen AI Max+ 395 jellemzően 128 GB memóriával is párosul, ami lehetővé teszi a nagy lokális modellek végrehajtását. A különböző AI benchmarkokban és a tiszta következtetési sebességben a chipek szinte egyenrangúak, különösen az FP16-os és FP64-es feladatokban. A memória sávszélessége és sok más teljesítményadat is azonos papíron. Ezért érdemes megfontolni az olyan rendszereket, mint a HP ZGX Nano G1n AI Station valamint az olyan rendszereket, mint a Bosgame M5.
A két rendszer mögöttes processzorarchitektúrája alapvetően különbözik egymástól. Míg az Nvidia a GB10 Superchip esetében ARM-alapú Grace modult használ, addig az AMD a klasszikus x86-os architektúrára támaszkodik a Zen 5 magokkal a Ryzen AI Max+ 395 esetében. Ez a különbség jelentős hatással van a szoftveres kompatibilitásra. Az AMD x86-os platformja a bevált, hagyományos alkalmazások széleskörű támogatásával szerez pontot, és zökkenőmentesen illeszkedik a Windows ökoszisztémájába. Ezzel szemben az Nvidia ARM-stratégiája csak a Linux-alapú DGX operációs rendszerre és az erősen párhuzamosított mesterséges intelligencia munkaterhelésekre optimalizált, ami korlátozza alkalmazhatóságát a hagyományos asztali feladatokra.
Az AMD egy dedikált NPU integrálásával egy másik architektúrális utat választ jet. Ez 50 INT8 TOPS-t biztosít, és lehetővé teszi a kisebb modellek vagy háttérfeladatok energiatakarékos futtatását. Az olyan projektek, mint a FastFlowLM profitálnak ebből az architektúrából, mivel a rendszernek nem kell minden AI-feladathoz a számításigényes főchipet bekapcsolnia. Az Nvidia azonban a Blackwell architektúrával és a natív FP4-támogatással hatalmas memóriaelőnyt tart fenn, ami az AMD-től ebben a formában hiányzik.
A döntő különbségek a szoftveres ökoszisztémákat vizsgálva válnak nyilvánvalóvá. Az Nvidia a pozíciójának megtartása érdekében a jól bevált CUDA ökoszisztémára támaszkodik. Az AMD ezzel szemben az RDNA architektúrához készült saját ROCm platformjával áll. A számos speciális alkalmazásban való kompatibilitás szempontjából ez még nem egészen egyezik az Nvidia szoftver stackjével.
Végső soron a döntés a költségvetés és az ökoszisztéma mérlegelésén múlik. Az Nvidia érezhető felárat számít fel a DGX Spark rendszerekért, cserébe az iparági szabványt kínálja. A nagy adatközpontok kódjának előkészítése szinte megkerülhetetlenné teszi a CUDA-t. A tiszta következtetési feladatokhoz, amelyek elsősorban sok helyi memóriát igényelnek, és nélkülözni tudják az Nvidia saját fejlesztésű funkcióit, a Ryzen AI Max+ 395 erős és gyakran költséghatékonyabb alternatívát jelent.
