Nvidia DGX Spark gegen AMD Ryzen AI Max+ 395: Kompakte KI-Workstations im Vergleich
Nvidia hatte die DGX-Spark-Plattform zuerst angekündigt. AMD lieferte mit der Strix-Halo-Architektur jedoch die direkte Antwort und brachte die entsprechenden Chips interessanterweise sogar früher auf den Markt als der Konkurrent. Als direkter Gegenspieler zum Nvidia GB10 wird der AMD Ryzen AI Max+ 395 typischerweise ebenfalls mit 128 GB Arbeitsspeicher gepaart, was das Ausführen lokaler Großmodelle ermöglicht. In diversen KI-Benchmarks und bei der reinen Inferenzgeschwindigkeit begegnen sich die Chips nahezu auf Augenhöhe, insbesondere bei FP16- und FP64-Aufgaben. Auch die Speicherbandbreite und viele weitere Leistungsangaben sind auf dem Papier identisch. So lohnt es sich, sowohl Systeme wie die HP ZGX Nano G1n AI Station als auch Systeme wie den Bosgame M5 in Betracht zu ziehen.
Ein elementarer Unterschied der beiden Systeme liegt in der grundlegenden Prozessorarchitektur. Während Nvidia beim GB10-Superchip auf ein ARM-basiertes Grace-Modul setzt, vertraut AMD beim Ryzen AI Max+ 395 auf die klassische x86-Architektur mit Zen-5-Kernen. Dieser Unterschied wirkt sich maßgeblich auf die Softwarekompatibilität aus. Die x86-Plattform von AMD punktet mit einer weitreichenden Unterstützung etablierter Legacy-Anwendungen und fügt sich nahtlos in die Windows-Welt ein. Nvidias ARM-Ansatz ist hingegen voll auf das eigens angepasste, Linux-basierte DGX OS und hochgradig parallelisierte KI-Workloads zugeschnitten, was den Einsatz im klassischen Desktop-Betrieb einschränkt.
Einen weiteren architektonischen Weg schlägt AMD mit der Integration einer dedizierten NPU ein. Diese liefert 50 INT8 TOPS und erlaubt es, kleinere Modelle oder Hintergrundaufgaben energiesparend auszuführen. Projekte wie FastFlowLM profitieren von dieser Architektur, da das System nicht für jede KI-Aufgabe den rechenintensiven Hauptchip bemühen muss. Nvidia behält hingegen mit der Blackwell-Architektur und dem nativen FP4-Support einen massiven Speichervorteil, der bei AMD in dieser Form fehlt.
Die entscheidenden Unterschiede offenbaren sich beim Blick auf die Software-Ökosysteme. Nvidia untermauert die eigene Position durch das etablierte CUDA-Ökosystem. AMD setzt dem die eigene ROCm-Plattform für die RDNA-Architektur entgegen. Diese reicht in puncto Kompatibilität bei vielen Spezialanwendungen bisher nicht ganz an Nvidias Software-Stack heran.
Am Ende läuft die Entscheidung auf eine Abwägung zwischen Budget und Ökosystem hinaus. Nvidia verlangt für die DGX-Spark-Systeme spürbare Aufpreise, bietet dafür den Industriestandard. Wer Code für große Rechenzentren vorbereitet, kommt an CUDA kaum vorbei. Für reine Inferenz-Aufgaben, die primär viel lokalen Speicher benötigen und ohne Nvidias proprietäre Features auskommen, stellt der Ryzen AI Max+ 395 eine leistungsstarke und oft kostengünstigere Alternative dar.
