Comparação entre estações de trabalho de IA compactas: Nvidia DGX Spark e AMD Ryzen AI Max+ 395
A Nvidia anunciou primeiro a plataforma DGX Spark. A AMD deu a resposta direta com a arquitetura Strix Halo e, curiosamente, trouxe os chips correspondentes ao mercado ainda mais cedo do que a concorrente. Como oponente direto do GB10 da Nvidia, o AMD Ryzen AI Max+ 395 também costuma ser emparelhado com 128 GB de memória, permitindo a execução de grandes modelos locais. Em vários benchmarks de IA e velocidade de inferência pura, os chips estão quase no mesmo nível, especialmente em tarefas FP16 e FP64. A largura de banda da memória e muitos outros números de desempenho também são idênticos no papel. Portanto, vale a pena considerar sistemas como o Estação de IA HP ZGX Nano G1n bem como sistemas como o Bosgame M5.
As arquiteturas de processador subjacentes dos dois sistemas são fundamentalmente diferentes uma da outra. Enquanto a Nvidia usa um módulo Grace baseado em ARM para o superchip GB10, a AMD conta com a arquitetura x86 clássica com núcleos Zen 5 para o Ryzen AI Max+ 395. Essa diferença tem um impacto significativo na compatibilidade de software. A plataforma x86 da AMD ganha pontos com o amplo suporte a aplicativos legados estabelecidos e se integra perfeitamente ao ecossistema Windows. Em contrapartida, a estratégia ARM da Nvidia é otimizada apenas para o sistema operacional DGX baseado em Linux e cargas de trabalho de inteligência artificial altamente paralelizadas, limitando sua aplicabilidade às tarefas tradicionais de desktop.
A AMD segue outro caminho arquitetônico com a integração de uma NPU dedicada. Isso fornece 50 INT8 TOPS e permite que modelos menores ou tarefas em segundo plano sejam executados com economia de energia. Projetos como o FastFlowLM se beneficiam dessa arquitetura, pois o sistema não precisa acionar o chip principal de computação intensiva para cada tarefa de IA. A Nvidia, no entanto, mantém uma enorme vantagem de memória com a arquitetura Blackwell e o suporte nativo a FP4, que não existe na AMD nesse formato.
As diferenças decisivas se tornam aparentes quando se olha para os ecossistemas de software. Para manter sua posição, a Nvidia conta com o bem estabelecido ecossistema CUDA. A AMD contrapõe isso com sua própria plataforma ROCm para a arquitetura RDNA. Em termos de compatibilidade em muitos aplicativos especializados, ela ainda não se equipara à pilha de software da Nvidia.
Em última análise, a decisão se resume a pesar o orçamento em relação ao ecossistema. A Nvidia cobra prêmios notáveis pelos sistemas Sistemas DGX Sparkoferecendo em troca o padrão do setor. A preparação de código para grandes data centers torna o CUDA quase inevitável. Para tarefas de inferência pura que exigem principalmente muita memória local e podem dispensar os recursos proprietários da Nvidia, o Ryzen AI Max+ 395 representa uma alternativa poderosa e, muitas vezes, mais econômica.
