Workstation AI compatte a confronto: Nvidia DGX Spark incontra AMD Ryzen AI Max+ 395
Nvidia ha annunciato per prima la piattaforma DGX Spark. AMD ha fornito la risposta diretta con l'architettura Strix Halo e, cosa interessante, ha portato sul mercato i chip corrispondenti anche prima del concorrente. Come avversario diretto di Nvidia GB10, AMD Ryzen AI Max+ 395 è in genere abbinato a 128 GB di memoria, consentendo l'esecuzione di modelli locali di grandi dimensioni. In vari benchmark AI e nella velocità di inferenza pura, i chip sono quasi alla pari, soprattutto nei compiti FP16 e FP64. Anche la larghezza di banda della memoria e molti altri dati sulle prestazioni sono identici sulla carta. Pertanto, vale la pena considerare sistemi come HP ZGX Nano G1n AI Station così come sistemi come il Bosgame M5.
Le architetture dei processori sottostanti ai due sistemi sono fondamentalmente diverse l'una dall'altra. Mentre Nvidia utilizza un modulo Grace basato su ARM per il Superchip GB10, AMD si affida all'architettura classica x86 con core Zen 5 per il Ryzen AI Max+ 395. Questa differenza ha un impatto significativo sulla compatibilità del software. La piattaforma x86 di AMD guadagna punti grazie all'ampio supporto per le applicazioni legacy consolidate e si inserisce perfettamente nell'ecosistema Windows. Al contrario, la strategia ARM di Nvidia è ottimizzata solo per il sistema operativo DGX basato su Linux e per i carichi di lavoro di intelligenza artificiale fortemente parallelizzati, limitando la sua applicabilità alle attività desktop tradizionali.
AMD percorre un'altra strada architettonica con l'integrazione di una NPU dedicata. Questa offre 50 INT8 TOPS e consente di eseguire modelli più piccoli o attività in background in modo da risparmiare energia. Progetti come FastFlowLM beneficiano di questa architettura, in quanto il sistema non deve impegnare il chip principale ad alta intensità di calcolo per ogni attività di AI. Nvidia, tuttavia, mantiene un enorme vantaggio di memoria con l'architettura Blackwell e il supporto nativo FP4, che manca ad AMD in questa forma.
Le differenze decisive diventano evidenti quando si guarda agli ecosistemi software. Per mantenere la sua posizione, Nvidia si affida al consolidato ecosistema CUDA. AMD lo contrasta con la propria piattaforma ROCm per l'architettura RDNA. In termini di compatibilità con molte applicazioni specializzate, non è ancora all'altezza dello stack software di Nvidia.
In definitiva, la decisione si riduce a soppesare il budget rispetto all'ecosistema. Nvidia fa pagare premi considerevoli per i sistemi Sistemi DGX Sparkin cambio offre lo standard del settore. La preparazione del codice per i grandi centri dati rende CUDA quasi inevitabile. Per i compiti di inferenza pura che richiedono principalmente molta memoria locale e possono fare a meno delle funzioni proprietarie di Nvidia, Ryzen AI Max+ 395 rappresenta un'alternativa potente e spesso più conveniente.
