Compacte AI-werkstations in vergelijking: Nvidia DGX Spark ontmoet AMD Ryzen AI Max+ 395
Nvidia kondigde het DGX Spark-platform als eerste aan. AMD reageerde direct met de Strix Halo architectuur en bracht de bijbehorende chips interessant genoeg zelfs eerder op de markt dan de concurrent. Als directe tegenstander van de Nvidia GB10 is de AMD Ryzen AI Max+ 395 meestal ook gekoppeld aan 128 GB geheugen, waardoor grote lokale modellen kunnen worden uitgevoerd. In verschillende AI-benchmarks en pure inferentiesnelheid zijn de chips bijna gelijk, vooral in FP16- en FP64-taken. De geheugenbandbreedte en vele andere prestatiecijfers zijn op papier ook identiek. Daarom is het de moeite waard om systemen zoals de HP ZGX Nano G1n AI Station en systemen zoals de Bosgame M5.
De onderliggende processorarchitecturen van de twee systemen verschillen fundamenteel van elkaar. Terwijl Nvidia een ARM-gebaseerde Grace-module gebruikt voor de GB10 Superchip, vertrouwt AMD voor de Ryzen AI Max+ 395 op de klassieke x86-architectuur met Zen 5-kernen. Dit verschil heeft een grote invloed op de softwarecompatibiliteit. AMD's x86-platform scoort punten met uitgebreide ondersteuning voor gevestigde legacy-toepassingen en sluit naadloos aan op het Windows-ecosysteem. Nvidia's ARM-strategie is daarentegen alleen geoptimaliseerd voor het Linux-gebaseerde DGX-besturingssysteem en zwaar geparallelliseerde kunstmatige intelligentie workloads, waardoor de toepasbaarheid beperkt is voor traditionele desktoptaken.
AMD bewandelt een ander architecturaal pad met de integratie van een speciale NPU. Deze levert 50 INT8 TOPS en zorgt ervoor dat kleinere modellen of achtergrondtaken op een energiebesparende manier kunnen worden uitgevoerd. Projecten zoals FastFlowLM profiteren van deze architectuur, omdat het systeem niet voor elke AI-taak de rekenintensieve hoofdchip hoeft in te schakelen. Nvidia behoudt echter een enorm geheugenvoordeel met de Blackwell-architectuur en native FP4-ondersteuning, die AMD in deze vorm mist.
De doorslaggevende verschillen worden duidelijk wanneer we naar de software-ecosystemen kijken. Om haar positie te behouden, vertrouwt Nvidia op het gevestigde CUDA-ecosysteem. AMD staat hier tegenover met zijn eigen ROCm-platform voor de RDNA-architectuur. Op het gebied van compatibiliteit in veel gespecialiseerde toepassingen kan dit nog niet helemaal tippen aan de softwarestack van Nvidia.
Uiteindelijk komt de beslissing neer op het afwegen van het budget tegen het ecosysteem. Nvidia vraagt een aanzienlijke premie voor de DGX Spark systemenmaar biedt in ruil daarvoor de industriestandaard. Het voorbereiden van code voor grote datacenters maakt CUDA bijna onvermijdelijk. Voor pure inferentietaken die voornamelijk veel lokaal geheugen vereisen en die het zonder de eigen functies van Nvidia kunnen stellen, is de Ryzen AI Max+ 395 een krachtig en vaak kosteneffectiever alternatief.
