„NVIDIA“ DGX kibirkštis yra skirta palaikyti platų AI rėmų asortimentą, įskaitant „Tensorflow“ ir „Pytorch“. Nors konkreti DGX kibirkščių integracijos informacija su šiomis sistemomis nėra aiškiai paminėta turima informacija, NVIDIA AI ekosistema paprastai palaiko šias populiarias sistemas. Štai kaip gali veikti integracija:
Integracija į AI sistemas
1. Į šį krūvą įeina įrankiai ir bibliotekos, palengvinančios AI modelių kūrimą, testavimą ir diegimą NVIDIA aparatinėje įrangoje.
2. Suderinamumas su mašinų mokymosi sistemomis: „NVIDIA“ įmonių sprendimai, tokie kaip DGX GH200, yra suderinami su „Tensorflow“, „Pytorch“ ir „Apache Spark“, leidžiančiomis kūrėjams kurti, išbandyti ir diegti modelius naudojant šiuos rėmus [3]. Protingi manyti, kad „DGX Spark“ pasiūlytų panašų suderinamumą, atsižvelgiant į jos vietą NVIDIA AI ekosistemoje.
3. Besiūlė integracija ir mastelio keitimas: „NVIDIA“ pilno kamieno AI platforma leidžia vartotojams perkelti modelius iš stalinių kompiuterių aplinkos į debesų ar duomenų centro infrastruktūrą su minimaliais kodo pakeitimais [1]. Ši galimybė leidžia manyti, kad „DGX Spark“ galėtų gerai integruoti su tokiomis rėmais kaip „Tensorflow“ ir „Pytorch“, suteikianti galimybę kūrėjams skirti prototipą, tiksliai sureguliuoti ir diegti AI modelius įvairiose aplinkose.
4. Esami „Framework“ integracijos pavyzdžiai: Nors konkretūs DGX kibirkščių pavyzdžiai nėra išsamūs, kitos NVIDIA sistemos, tokios kaip DGX A100 palaikymas, veikia „Tensorflow“ nacialiai ar konteineriu [5]. Tai rodo, kad panašią paramą gali būti galima įsigyti „DGX Spark“, palengvinant integraciją su „TensorFlow“ ir potencialiai „Pytorch“.
iššūkiai ir svarstymai
Nors greičiausiai įmanoma integruoti DGX kibirkštį su „Tensorflow“ ar „Pytorch“, reikia atsižvelgti į keletą iššūkių:
- Specializuotos žinios: DGX kibirkščių aukšto našumo galimybės reikalauja specialių žinių, kad būtų galima išsamiai išnaudoti, todėl gali reikėti papildomo mokymo ar kompetencijos kūrėjams ir duomenų mokslininkams [1].
- Infrastruktūros išlaidos: DGX sistemų išlaidos gali būti kliūtis mažesnėms organizacijoms ar pradedančioms įmonėms, ribojant prieigą prie pažangiausios AI technologijos [1].
Išvada
Apibendrinant galima pasakyti, kad nors konkrečios informacijos apie DGX kibirkštį su „Tensorflow“ ar „Pytorch“ integracija nėra pateikta, NVIDIA AI ekosistema paprastai palaiko šias sistemas. „NVIDIA“ AI platformų suderinamumo ir mastelio ypatybės rodo, kad „DGX Spark“ galėtų būti integruota į šias sistemas, siūlančias galingus AI kūrimo ir diegimo įrankius. Tačiau kai kuriems vartotojams šių sistemų sudėtingumas ir kaina gali sukelti iššūkių.
Citatos:
[1] https://www.ainvest.com/news/nvidia-unveils-dgx-park-dgx-stiation-revoliucizing-personal-ai-computing-2503
[2] https://github.com/yahoo/tensorflowonspark
[3] https://www.fibermall.com/blog/dgx-gh200.htm
[4] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-spark/
[5] http://wiki.orc.gmu.edu/mkdocs/how_to_run_jobs_on_the_dgx-a100/tensorflow_on_the_dgx_a100/
[6] https://acecloud.ai/resources/blog/gpu-optimized-frameworks-for-ai/
[7] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-park-and-dgx-stiation-personal-ai-computers
[8] https://www.youtube.com/watch?v=5BVUBFUT7EC
[9] https://developer.nvidia.com/blog/distribted-deep-learning-made-easy-with-park-3-4/