NVIDIA's DGX Spark dirancang terutama untuk aplikasi pembelajaran yang mendalam, dan sementara itu dioptimalkan untuk TensorFlow dan Pytorch, ia juga dapat berintegrasi dengan kerangka kerja pembelajaran mendalam lainnya. Berikut adalah tinjauan terperinci tentang kemampuan dan opsi integrasi.
Integrasi dengan kerangka kerja lainnya
1. Dukungan untuk berbagai kerangka kerja: DGX Spark dapat bekerja dengan berbagai kerangka kerja pembelajaran yang mendalam di luar TensorFlow dan Pytorch. Khususnya, ini mendukung keras, Apache MXNET, dan bahkan kerangka kerja seperti Caffe dan Theano melalui kompatibilitasnya dengan tumpukan perangkat lunak NVIDIA. Fleksibilitas ini memungkinkan pengguna untuk memilih kerangka kerja yang paling sesuai dengan kebutuhan proyek mereka.
2. Solusi pihak ketiga: DGX Spark dapat memanfaatkan perpustakaan pihak ketiga seperti Horovod, yang memfasilitasi pelatihan terdistribusi di beberapa GPU dan node. Horovod mendukung beberapa kerangka kerja termasuk TensorFlow, Keras, Pytorch, dan MXNet, memungkinkan penskalaan yang efisien dari model pembelajaran mendalam tanpa memerlukan perubahan kode yang signifikan. Ini membuatnya lebih mudah untuk menerapkan strategi pembelajaran terdistribusi di berbagai lingkungan.
3. Kompatibilitas Apache Spark: Karena DGX Spark dibangun di atas Apache Spark, itu mendapat manfaat dari kemampuan komputasi yang didistribusikan dari Spark itu sendiri. Ini memungkinkan pengguna untuk mengintegrasikan alur kerja pembelajaran mendalam dengan kemampuan pemrosesan data Spark. Misalnya, pengguna dapat memanfaatkan Spark S MLLIB untuk tugas -tugas pembelajaran mesin di samping kerangka kerja pembelajaran yang mendalam, menciptakan pipa data yang mulus.
4. API Baru untuk Pembelajaran Terdistribusi: Pengenalan API bawaan dalam Spark 3.4 yang dirancang khusus untuk pelatihan model terdistribusi dan inferensi meningkatkan fungsionalitas DGX Spark. API ini memungkinkan pengguna untuk melatih model secara terdistribusi di seluruh kelompok sambil mempertahankan kompatibilitas dengan berbagai kerangka kerja pembelajaran yang mendalam.
5. Penanganan data dan integrasi penyimpanan: DGX Spark juga terintegrasi dengan baik dengan solusi penyimpanan yang mendukung banyak format dan sistem data (seperti NFS dan penyimpanan objek), memungkinkan untuk manajemen data yang efisien di berbagai kerangka kerja pembelajaran mendalam.
Keuntungan menggunakan DGX Spark
- Optimalisasi Kinerja: Arsitektur DGX dirancang untuk memaksimalkan kinerja untuk beban kerja AI dengan memanfaatkan jaringan berkecepatan tinggi dan akselerasi GPU. Ini sangat bermanfaat ketika bekerja dengan set data besar atau model kompleks yang umum di berbagai aplikasi pembelajaran mendalam.
- Kemudahan Penggunaan: Dengan integrasi beberapa kerangka kerja ke dalam satu platform, pengembang dapat bereksperimen dengan berbagai model dan teknik tanpa dikunci ke dalam kerangka kerja tertentu.
- Skalabilitas: Kemampuan untuk skala proses pelatihan dengan mudah di beberapa GPU atau node memastikan bahwa organisasi dapat menangani proyek AI skala besar secara efisien.
Singkatnya, sementara DGX Spark dioptimalkan untuk TensorFlow dan Pytorch, arsitekturnya mendukung berbagai kerangka kerja pembelajaran mendalam lainnya melalui integrasi langsung atau alat pihak ketiga seperti Horovod. Fleksibilitas ini menjadikannya pilihan yang menarik bagi para peneliti dan pengembang yang ingin memanfaatkan kekuatan komputasi terdistribusi dalam proyek AI mereka.
Kutipan:
[1] https://domino.ai/blog/spark-dask-ray-choosing-the-right-framework
[2] https://www.microway.com/hpc-tech-tips/deep-learning-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-and-dgx-station-personal-ai-computers
[5] https://developer.nvidia.com/blog/distributed-deep-learning-made-easy-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_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_deeeplearning_datasheet.pdf