DGX Spark NVIDIA je navržena především pro aplikace pro hluboké učení a přestože je optimalizována pro TensorFlow a Pytorch, může se také integrovat s dalšími hlubokými rámci učení. Zde je podrobný přehled o jeho schopnostech a možnostech integrace.
Integrace s jinými rámci
1. Podpora pro více rámců: DGX Spark může pracovat s různými hlubokými rámci učení mimo Tensorflow a Pytorch. Zejména podporuje Keras, Apache MXNET a dokonce i rámce jako Caffe a Theano prostřednictvím své kompatibility se softwarovým zásobníkem NVIDIA. Tato flexibilita umožňuje uživatelům zvolit si rámec, který nejlépe vyhovuje jejich potřebám projektu.
2. Řešení třetích stran: DGX Spark může využít knihovny třetích stran, jako je Horovod, které usnadňují distribuované školení napříč několika GPU a uzly. Horovod podporuje několik rámců včetně Tensorflow, Keras, Pytorch a MXNET, což umožňuje efektivní škálování modelů hlubokého učení, aniž by vyžadovalo významné změny kódu. To usnadňuje implementaci distribuovaných strategií učení v různých prostředích.
3. Apache Spark Compatibility: Protože DGX Spark je postaven na Apache Spark, těží z distribuovaných výpočetních schopností samotného Spark. To umožňuje uživatelům integrovat hluboké učení pracovních postupů s schopnostmi zpracování dat Spark. Například uživatelé mohou využívat Spark's MLLIB pro úkoly strojového učení spolu s hlubokým učebním rámcem a vytvořit plynulé datové potrubí.
4. Nová API pro distribuované učení: Zavedení vestavěných API ve Spark 3.4 speciálně navržené pro distribuované trénink modelu a závěr zvyšuje funkčnost DGX Spark. Tato API umožňují uživatelům trénovat modely distribuovaným způsobem napříč klastry a přitom si zachovávají kompatibilitu s různými rámci hlubokého učení.
5. Integrace zpracování dat a úložiště: DGX Spark se také dobře integruje do úložných řešení, která podporují více formátů a systémů dat (jako jsou NF a ukládání objektů), což umožňuje efektivní správu dat napříč různými hlubokými rámci učení.
Výhody používání DGX Spark
- Optimalizace výkonu: Architektura DGX je navržena tak, aby maximalizovala výkon pro pracovní zátěž AI pomocí vysokorychlostních sítí a zrychlení GPU. To je obzvláště výhodné při práci s velkými datovými sadami nebo komplexními modely běžnými v různých aplikacích s hlubokým učením.
- Snadné použití: S integrací více rámců do jedné platformy mohou vývojáři experimentovat s různými modely a technikami, aniž by byli zamčeni do konkrétního rámce.
- Škálovatelnost: Schopnost snadno škálovat škálovací procesy napříč několika GPU nebo uzly zajišťuje, že organizace dokážou efektivně zvládnout rozsáhlé projekty AI.
Stručně řečeno, zatímco DGX Spark je optimalizován pro Tensorflow a Pytorch, jeho architektura podporuje celou řadu dalších hlubokých učebních rámců prostřednictvím přímé integrace nebo nástrojů třetích stran, jako je Horovod. Tato všestrannost z něj dělá atraktivní možnost pro vědce a vývojáře, kteří chtějí využít sílu distribuovaného počítače v jejich projektech AI.
Citace:
[1] https://domino.ai/blog/spark-pask-ray-choosing-the-light-framework
[2] https://www.microway.com/hpc-tech-tips/deep-learning-frameworks-survey-tingorflow-torch-theano--affe-neon-ibm-machine-learning-stack/
[3] https://www.purestorage.com/content/dam/pdf/en/white-papers/wp-enterprise-medical-imaging-nvidia-monai-nim-flashblade.pdf
[4] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-Dgx-park-and-Dgx-station-to--ai-computers
[5] https://developer.nvidia.com/blog/distributed-deep-learning-made-asy-with-park-3-4/
[6] https://www.netapp.com/blog/deep-learning-apache-park-horovod/
[7] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-park/
[8] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jedy17/nvidia_digits_specs_released_and_remed_to_dgx/
[9] https://support.brightcomputing.com/manuals/8.1/machine-learning-manual.pdf
[10] https://www.linkedin.com/pulse/nvidia-Dgx-am-ai-Konstantinos-stefanidis
[11] https://www.cadnetwork.de/attachments/article/136/nvidia_dgx-station_deeplearning_datasheet.pdf