„DGX Spark“, anksčiau žinoma kaip projekto skaitmenys, yra kompaktiškas NVIDIA suprojektuotas AI superkompiuteris, kuriame yra 273 GB/s atminties pralaidumas. Šis pralaidumas yra gana ribotas, palyginti su kitais aukštos kokybės skaičiavimo sprendimais, tokiais kaip DGX stotis, kuri siūlo žymiai didesnį atminties pralaidumą, naudojant HBM3E technologiją, pasiekiančią iki 8 TB/S ** [1] [4]. Šio pralaidumo poveikis didelių AI projektų DGX kibirkšties masteliui yra daugialypis:
1. Našumo kliūtis: 273 GB/s atminties pralaidumas gali tapti didelių AI modelių, kuriems reikalingas išsamus duomenų apdorojimas, kliūtis. AI programos dažnai priklauso nuo didžiulio duomenų apdorojimo, o nepakankamas atminties pralaidumas gali smarkiai apriboti našumą, todėl gali būti lėtesnis mokymo ir išvadų laikas [2] [4].
2. Palyginimas su konkurentais: Palyginimui, tokios sistemos kaip „M4 Max“ ir „M3 Ultra Mac Studios“ gali pasiūlyti geresnį išvadų našumą dėl potencialiai didesnio atminties pralaidumo, nors šiems modeliams nėra išsamių konkrečių skaičių [6]. Pvz.
3. Mastelio apribojimai: dideliems AI projektams labai svarbu mastelio keitimas. „DGX Spark“ atminties pralaidumo gali nepakakti, kad būtų galima tvarkyti ypač didelius modelius ar greitų duomenų apdorojimą, reikalingą pažangių AI programose. Šis apribojimas galėtų apriboti sistemos gebėjimą efektyviai apdoroti sudėtingus modelius, turinčius didelius žetonų skaičių ar didelius kontekstinius langus [5].
4. Minėjimo strategijos: Norėdami pagerinti mastelio keitimą, vartotojai gali apsvarstyti tokias strategijas kaip partijos kūrimas, kuris apima kelių išvadų užklausų apdorojimą tuo pačiu metu, kad padidintų išteklių panaudojimą. Tačiau net ir paketui reikia pakankamai atminties talpos ir pralaidumo, kad būtų galima efektyviai valdyti didesnius partijas [5].
5. „NVIDIA“ sprendimai: „Nvidia“ sprendžia šiuos iššūkius su galingesnėmis sistemomis, tokiomis kaip DGX stotis, kuri siūlo daug didesnį atminties pralaidumą ir talpą, todėl ji yra tinkamesnė didelio masto AI projektams. „DGX“ stotis yra skirta pasiekti duomenų centro lygio našumą, užtikrinant labiau keičiamą sprendimą reikalauti AI programų [1] [3].
Apibendrinant galima pasakyti, kad nors DGX kibirkštis yra novatoriškas AI skaičiavimo įrankis, jo atminties pralaidumo apribojimai gali kliudyti jo mastelio keitimui labai dideliems AI projektams. Tokioms programoms gali būti tinkamesnės galingesnės sistemos, tokios kaip DGX stotis ar kiti aukšto lygio pločio sprendimai.
Citatos:
[1] https://beebom.com/nvidia-project-pigits-rhranded-to-dgx-park-dgx-stiation-announced/
[2] https://www.restack.io/p/ai-optimized-processors-answer-ram-impact-ai-speed-cat-ai
[3] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-tation-a-new-specifialized-desktop-line-for-ai-work
[4] https://www.youtube.com/watch?v=KRBH0VON-2A
[5] https://www.d-matrix.ai/how-to-bridge-de-cale-cale-redefining-ai-inference-with-low-latency-batched-throughput/
]
[7] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-spark/
[8] https://massedcompute.com/faq-answers/?question=hat+are+TheMplications+MOMORY+BandWidth+on+THESSCALIBELIBLESS+OOFORESLIONLIONSLOADS+ON+A100+and+H100+PCie+gpus%3F