DGX Spark NVIDIA jest zaprojektowany przede wszystkim do aplikacji do głębokiego uczenia się i chociaż jest zoptymalizowany pod kątem TensorFlow i Pytorch, może również integrować się z innymi ramami głębokiego uczenia się. Oto szczegółowy przegląd jego możliwości i opcji integracji.
Integracja z innymi ramami
1. Obsługa wielu ram: DGX Spark może działać z różnymi ramami głębokiego uczenia się poza Tensorflow i Pytorch. W szczególności obsługuje keras, apache mxnet, a nawet frameworki, takie jak Caffe i Theano, poprzez jego kompatybilność ze stosem oprogramowania NVIDIA. Ta elastyczność pozwala użytkownikom wybrać ramy, które najlepiej odpowiadają ich potrzebom projektu.
2. Rozwiązania stron trzecich: DGX Spark może wykorzystać biblioteki stron trzecich, takie jak Horovod, co ułatwia rozproszone szkolenie w wielu procesorach graficznych i węzłach. Horovod obsługuje kilka ram, w tym TensorFlow, Keras, Pytorch i MxNet, umożliwiając wydajne skalowanie modeli głębokiego uczenia się bez wymagania znacznych zmian kodu. Ułatwia to wdrażanie rozproszonych strategii uczenia się w różnych środowiskach.
3. Kompatybilność Apache Spark: Ponieważ DGX Spark jest zbudowany na Apache Spark, korzysta z rozproszonych możliwości obliczeniowych samych Spark. Pozwala to użytkownikom zintegrować głębokie przepływy pracy z możliwościami przetwarzania danych Spark. Na przykład użytkownicy mogą korzystać z MLLIB Spark do zadań uczenia maszynowego wraz z frameworkami głębokiego uczenia się, tworząc bezproblemowy rurociąg danych.
4. Nowe interfejsy API do uczenia się rozproszonego: Wprowadzenie wbudowanych interfejsów API w Spark 3.4 zaprojektowanych specjalnie do treningu modelu rozproszonego i wnioskowania zwiększa funkcjonalność DGX Spark. Te interfejsy API umożliwiają użytkownikom szkolenie modeli w rozproszony sposób między klastrami przy jednoczesnym zachowaniu kompatybilności z różnymi ramami głębokiego uczenia się.
5. Obsługa danych i integracja przechowywania: DGX Spark dobrze integruje się również z rozwiązaniami pamięci, które obsługują wiele formatów i systemów danych (takich jak NFS i przechowywanie obiektów), umożliwiając wydajne zarządzanie danymi w różnych ramach głębokiego uczenia się.
Zalety korzystania z DGX Spark
- Optymalizacja wydajności: Architektura DGX została zaprojektowana w celu maksymalizacji wydajności obciążeń AI poprzez wykorzystanie szybkich sieci i przyspieszenia GPU. Jest to szczególnie korzystne podczas pracy z dużymi zestawami danych lub złożonymi modelami powszechnymi w różnych aplikacjach głębokiego uczenia się.
- Łatwość użycia: dzięki integracji wielu ram z jedną platformą, programiści mogą eksperymentować z różnymi modelami i technikami bez zablokowania w określonych ramach.
- Skalowalność: Możliwość łatwego skalowania procesów szkoleniowych w wielu GPU lub węzłach zapewnia, że organizacje mogą skutecznie obsługiwać duże projekty AI.
Podsumowując, podczas gdy DGX Spark jest zoptymalizowany pod kątem TensorFlow i Pytorch, jej architektura obsługuje różne inne ramy głębokiego uczenia się poprzez bezpośrednie integrację lub narzędzia stron trzecich, takie jak Horovod. Ta wszechstronność sprawia, że jest to atrakcyjna opcja dla naukowców i programistów, którzy chcą wykorzystać siłę rozproszonych obliczeń w swoich projektach AI.
Cytaty:
[1] https://domino.ai/blog/spark-dask-ray-choosing-the-right-framework
[2] https://www.microway.com/hpc-tech-tips/deep-loarning-frameworks-survey-tensorflow-torch-theano-caffe-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-spark-anddgx-station-personal-ai-computers
[5] https://developer.nvidia.com/blog/distributed-deep-learning-made-asy-with-spark-3-4/
[6] https://www.netapp.com/blog/deep-learning-apache-spark-horovod/
[7] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-spark/
[8] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jedy17/nvidia_digits_specs_release_and_renamed_to_dgx/
[9] https://support.brightcomputing.com/manuals/8.1/machine-learning-manual.pdf
[10] https://www.linkedin.com/pulse/nvidia-dgx-station-i-am-ai-konstantinos-stefanidis
[11] https://www.cadnetwork.de/attachments/article/136/nvidia_dgx-station_deeplearning_datasheet.pdf