Jah, Nvidia DGX sädet saab kasutada nii kohaliku AI arendamiseks kui ka pilve juurutamiseks. Siit saate teada, kuidas see neid võimalusi toetab:
kohalik AI areng
DGX -säde on loodud kompaktse AI superarvutina, mida toidab Nvidia GB10 Grace Blackwell Superchip. See superchip sisaldab võimas Nvidia Blackwelli GPU, millel on viienda põlvkonna tensor-südamikud ja FP4 tugi, pakkudes AI arvutist kuni 1000 triljonit operatsiooni sekundis. See muudab selle ideaalseks viimistlemiseks ja uusimate AI mõttekäikude, näiteks NVIDIA COSMOS MINUSE World Foundationi mudeli ja NVIDIA GR00T N1 Robot Foundationi mudeli järgimiseks [1] [2] [2] [4].
GB10 SuperChip kasutab NVIDIA NVLINK-C2C ühendusega tehnoloogiat, et pakkuda CPU+GPU-Coherent mälumudelit, mis pakub 5x viienda põlvkonna PCIE ribalaiust. See suurendab mälumahukate AI arendajate töökoormuse jõudlust, võimaldades teadlastel, andmeteadlastel, robootika arendajatel ja õpilastel suuri AI-mudeleid prototüüpiks ja täpsustada otse nende töölauale [1] [3] [7].
pilve juurutamine
Nvidia täispinna AI-platvorm on DGX Sparki võtmefunktsioon, mis võimaldab kasutajatel sujuvalt oma AI-mudeleid töölaualt NVIDIA DGX Cloud või mis tahes muu kiirendatud pilve- või andmekeskuse infrastruktuuri. See protsess ei nõua praktiliselt koodimuudatusi, mis hõlbustab töövoogude prototüübi, peenhäälestamise ja iteratsiooni erinevates keskkondades [1] [2] [7].
See paindlikkus võimaldab arendajatel kasutada pilvandmetöötluse võimsust suuremahulise AI töökoormuse jaoks, säilitades samal ajal kohaliku arengu mugavuse. Ükskõik, kas käitades mudelite kohapeal esialgse arendamise või nende suuremaks töötlemiseks pilve juurutamiseks, pakub DGX Spark sujuvamaks töövoogu, mis toetab nii kohalikku kui ka pilvepõhist AI arendamist ja juurutamist [3] [4] [8].
Tsitaadid:
]
[2] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-park/
]
]
]
]
]
]
]
]
]