Kompakta AI-arbetsstationer i jämförelse: Nvidia DGX Spark möter AMD Ryzen AI Max+ 395
Nvidia tillkännagav DGX Spark-plattformen först. AMD levererade det direkta svaret med Strix Halo-arkitekturen och, intressant nog, tog motsvarande chips till marknaden ännu tidigare än konkurrenten. Som en direkt motståndare till Nvidia GB10 är AMD Ryzen AI Max+ 395 vanligtvis också ihopkopplad med 128 GB minne, vilket möjliggör exekvering av stora lokala modeller. I olika AI-benchmarks och ren inferenshastighet är chipen nästan på samma nivå, särskilt i FP16- och FP64-uppgifter. Minnesbandbredden och många andra prestandasiffror är också identiska på papper. Därför är det värt att överväga system som HP ZGX Nano G1n AI-station såväl som system som Bosgame M5.
De två systemens underliggande processorarkitekturer skiljer sig fundamentalt från varandra. Medan Nvidia använder en ARM-baserad Grace-modul för GB10 Superchip, förlitar sig AMD på den klassiska x86-arkitekturen med Zen 5-kärnor för Ryzen AI Max+ 395. Denna skillnad har en betydande inverkan på programvarukompatibiliteten. AMD:s x86-plattform får poäng med omfattande stöd för etablerade äldre applikationer och glider sömlöst in i Windows ekosystem. Däremot är Nvidias ARM-strategi endast optimerad för det Linux-baserade DGX-operativsystemet och kraftigt parallelliserade arbetsbelastningar för artificiell intelligens, vilket begränsar dess tillämplighet för traditionella skrivbordsuppgifter.
AMD tar en helt annan arkitektonisk väg genom att integrera en dedikerad NPU. Detta ger 50 INT8 TOPS och gör att mindre modeller eller bakgrundsuppgifter kan köras på ett energisparande sätt. Projekt som FastFlowLM drar nytta av denna arkitektur, eftersom systemet inte behöver koppla in det beräkningsintensiva huvudchippet för varje AI-uppgift. Nvidia behåller dock en massiv minnesfördel med Blackwell-arkitekturen och inbyggt FP4-stöd, vilket saknas hos AMD i den här formen.
De avgörande skillnaderna blir uppenbara när man tittar på mjukvaruekosystemen. För att behålla sin position förlitar sig Nvidia på det väletablerade CUDA-ekosystemet. AMD kontrar detta med sin egen ROCm-plattform för RDNA-arkitekturen. När det gäller kompatibilitet i många specialiserade applikationer matchar detta ännu inte riktigt Nvidias mjukvarustack.
I slutändan handlar beslutet om att väga budgeten mot ekosystemet. Nvidia tar ut märkbara premier för DGX Spark-systemoch erbjuder industristandarden i gengäld. Att förbereda kod för stora datacenter gör CUDA nästan oundvikligt. För rena inferensuppgifter som främst kräver mycket lokalt minne och som kan klara sig utan Nvidias proprietära funktioner, utgör Ryzen AI Max+ 395 ett kraftfullt och ofta mer kostnadseffektivt alternativ.
