NVIDIA DGX dzirkstele, kas agrāk bija pazīstama kā projekta cipari, ir paredzēta kā mazākais AI superdators pasaulē, piedāvājot ievērojamas iespējas AI izstrādei un izvietošanai. Tomēr, runājot par liela mēroga AI modeļa apmācību, DGX dzirkstelim ir ierobežojumi, salīdzinot ar jaudīgākām sistēmām, piemēram, DGX stacijai.
DGX dzirksteles galvenās iezīmes
- Apstrādes jauda: DGX dzirksteli darbina NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip, kurā ietilpst Blackwell GPU, kurā ir piektās paaudzes tenzora serdeņi un FP4 atbalsts. Šī konfigurācija nodrošina līdz 1000 triljoniem operāciju sekundē (virsotnes) AI aprēķina, padarot to piemērotu precizēšanai un secinājumu uzdevumiem ar uzlabotiem AI modeļiem, piemēram, NVIDIA Cosmos saprātu un GR00T N1 robotu pamata modeļiem [1] [3] [8].
- Atmiņa un joslas platums: tam ir 128 GB vienotas sistēmas atmiņas un piedāvā atmiņas joslas platumu 273 GB/s. Tas ir lēnāk nekā daži jaunāki GPU, bet joprojām nodrošina stabilu platformu AI uzdevumiem [6] [9].
- Modeļa apstrāde: DGX Spark var apstrādāt AI modeļus līdz 200 miljardiem parametru, lai secinātu un precizētu modeļus līdz 70 miljardiem parametru. Lai gan tas ir iespaidīgs kompaktai sistēmai, tas var nebūt pietiekams lielākajiem AI modeļa apmācības uzdevumiem [2] [3].
ierobežojumi liela mēroga apmācībai
Kaut arī DGX dzirkstele ir jaudīga tā lieluma un cenu punktam, tā galvenokārt tiek optimizēta secinājumu un precīzu noregulēšanas, nevis masīvu AI modeļu apmācības, nevis liela mēroga apmācībai. Šādiem uzdevumiem ir piemērotākas sistēmas ar plašāku atmiņu un apstrādes iespējām, piemēram, DGX stacija. DGX stacijā ir masīvs 784 GB koherentas atmiņas vietas, padarot to labāk aprīkotu, lai apstrādātu liela mēroga apmācības slodzes, kas pārsniedz to, ko DGX dzirkstele var pārvaldīt [1] [2].
integrācija un mērogojamība
Neskatoties uz tā ierobežojumiem liela mēroga apmācībai, DGX Spark nemanāmi integrējas ar NVIDIA pilna kaudzes AI platformu, ļaujot lietotājiem viegli pārvietot modeļus no galddatoriem uz DGX mākoni vai citām paātrinātām mākoņu infrastruktūrām. Šī elastība padara to par lielisku rīku AI modeļu prototipēšanai un pārbaudei, pirms palielināt jaudīgākas sistēmas liela mēroga apmācībai [1] [10].
Rezumējot, lai gan DGX dzirkstele ir spēcīgs rīks AI izstrādei un izvietošanai, tā nav paredzēta lielākajiem AI modeļa apmācības uzdevumiem. Tas izceļas ar precizitāti un secinājumiem, piedāvājot kompaktu un pieejamu risinājumu AI izstrādātājiem un pētniekiem. Plašākām apmācības vajadzībām DGX stacija vai mākoņa risinājumi būtu piemērotāki.
Atsauces:
[1.]
[2] https://www.maginative.com/article/nvidia-unveils-dgx-park-and-dgx-station-desktop-ai-supercomputers-for-the-develler-masses/
[3.]
.
[5] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-park/
[6] https://www.youtube.com/watch?v=krbh0von-2a
[7] https://developer.nvidia.com/blog/distributed-deep-earning-made-easy-with-park-3-4/
[8] https://www.constellationr.com/blog-news/insights/nvidia-launches-dgx-park-dgx-station-personal-ai-supercomputers
[9] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jee2b2/nvidia_dgx_spark_project_digits_specs_are_out/
.
[11] https://www.ainvest.com/news/nvidia-sparks-revolution-personal-ai-computing-meet-dgx-spark-dgx-station-2503/