NVIDIA DGX dzirkstele galvenokārt ir paredzēta dziļas mācīšanās lietojumprogrammām, un, lai arī tā ir optimizēta TensorFlow un Pytorch, tā var integrēties arī citos dziļos mācību ietvaros. Šeit ir detalizēts pārskats par tās iespējām un integrācijas iespējām.
integrācija ar citiem ietvariem
1. Atbalsts vairākiem ietvariem: DGX Spark var darboties ar dažādiem dziļo mācību ietvariem ārpus Tensorflow un Pytorch. Proti, tas atbalsta Keras, Apache MXNet un pat tādus ietvarus kā Caffe un Theano, izmantojot tā savietojamību ar NVIDIA programmatūras kaudzi. Šī elastība ļauj lietotājiem izvēlēties ietvaru, kas vislabāk atbilst viņu projekta vajadzībām.
2. Trešo personu risinājumi: DGX Spark var izmantot trešo personu bibliotēkas, piemēram, Horovod, kas atvieglo izplatīto apmācību vairākos GPU un mezglos. Horovods atbalsta vairākus ietvarus, ieskaitot TensorFlow, Keras, Pytorch un MXNet, ļaujot efektīvi mērogot dziļas mācību modeļus, neprasot ievērojamas koda izmaiņas. Tas atvieglo izplatīto mācību stratēģiju ieviešanu dažādās vidēs.
3. Apache Spark saderība: tā kā DGX Spark ir veidota uz Apache Spark, tā gūst labumu no pašas dzirksteles sadalītajām skaitļošanas iespējām. Tas lietotājiem ļauj integrēt dziļas mācīšanās darbplūsmas ar Spark datu apstrādes iespējām. Piemēram, lietotāji var izmantot Spark Mllib mašīnu apguves uzdevumiem līdztekus dziļajām mācību ietvariem, izveidojot nemanāmu datu cauruļvadu.
4. Jaunas API izplatītai mācībai: iebūvēto API ieviešana Spark 3.4, kas īpaši paredzēta izplatītai modeļa apmācībai un secinājumiem, uzlabo DGX Spark funkcionalitāti. Šīs API ļauj lietotājiem apmācīt modeļus izplatītā veidā visos klasteros, vienlaikus saglabājot savietojamību ar dažādiem dziļas mācību ietvariem.
5. Datu apstrāde un uzglabāšanas integrācija: DGX Spark labi integrējas arī ar krātuves risinājumiem, kas atbalsta vairākus datu formātus un sistēmas (piemēram, NFS un objektu glabāšanu), ļaujot efektīvai datu pārvaldībai dažādos dziļos mācību ietvaros.
DGX dzirksteles izmantošanas priekšrocības
- Veiktspējas optimizācija: DGX arhitektūra ir paredzēta, lai maksimāli palielinātu AI darba slodzes veiktspēju, izmantojot ātrgaitas tīklu un GPU paātrinājumu. Tas ir īpaši izdevīgi, strādājot ar lielām datu kopām vai sarežģītiem modeļiem, kas ir izplatīti dažādās dziļo mācību lietojumprogrammās.
- Lietošanas vienkāršība: Vairāku ietvaru integrējot vienā platformā, izstrādātāji var eksperimentēt ar dažādiem modeļiem un paņēmieniem, netiek ieslodzīti noteiktā ietvarā.
- Mērogojamība: spēja viegli mērogot apmācības procesus vairākos GPU vai mezglos nodrošina, ka organizācijas efektīvi var apstrādāt liela mēroga AI projektus.
Rezumējot, lai gan DGX Spark ir optimizēta Tensorflow un Pytorch, tās arhitektūra atbalsta dažādus citus dziļas mācību ietvarus, izmantojot tiešu integrāciju vai trešo personu rīkus, piemēram, Horovod. Šī daudzpusība padara to par pievilcīgu iespēju pētniekiem un izstrādātājiem, kuri vēlas izmantot sadalītās skaitļošanas spēku savos AI projektos.
Atsauces:
[1.]
[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
.
[5] https://developer.nvidia.com/blog/distributed-deep-earning-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_releed_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-ii-ai-konstantinos-stefanidis
[11] https://www.cadnetwork.de/attachments/article/136/nvidia_dgx-station_deeplearning_dataSheet.pdf