Comparación de estaciones de trabajo de IA compactas: Nvidia DGX Spark frente a AMD Ryzen AI Max+ 395
Nvidia anunció primero la plataforma DGX Spark. AMD dio la respuesta directa con la arquitectura Strix Halo y, curiosamente, sacó al mercado los chips correspondientes incluso antes que su competidor. Como oponente directo del GB10 de Nvidia, el AMD Ryzen AI Max+ 395 se suele emparejar también con 128 GB de memoria, lo que permite la ejecución de modelos locales de gran tamaño. En varias pruebas comparativas de IA y velocidad de inferencia pura, los chips están casi a la par, especialmente en tareas FP16 y FP64. El ancho de banda de la memoria y muchas otras cifras de rendimiento también son idénticas sobre el papel. Por lo tanto, merece la pena considerar sistemas como el Estación de IA HP ZGX Nano G1n así como sistemas como el Bosgame M5.
Las arquitecturas de procesador subyacentes de ambos sistemas son fundamentalmente diferentes entre sí. Mientras que Nvidia utiliza un módulo Grace basado en ARM para el GB10 Superchip, AMD confía en la arquitectura x86 clásica con núcleos Zen 5 para el Ryzen AI Max+ 395. Esta diferencia tiene un impacto significativo en la compatibilidad del software. La plataforma x86 de AMD gana puntos con una amplia compatibilidad con las aplicaciones heredadas establecidas y se desliza sin problemas en el ecosistema Windows. Por el contrario, la estrategia ARM de Nvidia está optimizada únicamente para el sistema operativo DGX basado en Linux y las cargas de trabajo de inteligencia artificial fuertemente paralelizadas, lo que limita su aplicabilidad a las tareas de escritorio tradicionales.
AMD toma otro camino arquitectónico con la integración de una NPU dedicada. Esto proporciona 50 INT8 TOPS y permite ejecutar modelos más pequeños o tareas en segundo plano ahorrando energía. Proyectos como FastFlowLM se benefician de esta arquitectura, ya que el sistema no tiene que recurrir al chip principal de cálculo intensivo para cada tarea de IA. Nvidia, sin embargo, conserva una enorme ventaja de memoria con la arquitectura Blackwell y la compatibilidad nativa con FP4, de la que carece AMD en esta forma.
Las diferencias decisivas se hacen patentes al examinar los ecosistemas de software. Para mantener su posición, Nvidia se apoya en el bien establecido ecosistema CUDA. AMD lo contrarresta con su propia plataforma ROCm para la arquitectura RDNA. En términos de compatibilidad en muchas aplicaciones especializadas, aún no está a la altura de la pila de software de Nvidia.
En última instancia, la decisión se reduce a sopesar el presupuesto frente al ecosistema. Nvidia cobra primas notables por los Sistemas DGX Sparkofreciendo a cambio el estándar del sector. Preparar código para grandes centros de datos hace que CUDA sea casi inevitable. Para tareas de inferencia puras que requieren principalmente mucha memoria local y pueden prescindir de las características propias de Nvidia, el Ryzen AI Max+ 395 representa una alternativa potente y a menudo más rentable.
