„NVIDIA“ DGX kibirkštis pirmiausia skirta giluminio mokymosi programoms, ir nors ji yra optimizuota „Tensorflow“ ir „Pytorch“, ji taip pat gali integruoti su kitomis giluminio mokymosi sistemomis. Čia išsami jos galimybių ir integracijos parinkčių apžvalga.
integracija su kitomis sistemomis
1. Kelių rėmų palaikymas: „DGX Spark“ gali veikti su įvairiomis giluminio mokymosi sistemomis, esančiomis už „Tensorflow“ ir „Pytorch“ ribų. Pažymėtina, kad jis palaiko „Keras“, „Apache MXNET“ ir netgi tokias rėmus kaip „Caffe“ ir „Theano“, per jo suderinamumą su „NVIDIA“ programinės įrangos kaminu. Šis lankstumas leidžia vartotojams pasirinkti sistemą, kuri geriausiai atitinka jų projekto poreikius.
2. Trečiųjų šalių sprendimai: „DGX Spark“ gali panaudoti trečiųjų šalių bibliotekas, tokias kaip „Horovod“, palengvinančios paskirstytus mokymus per kelis GPU ir mazgus. „Horovod“ palaiko keletą sistemų, įskaitant „Tensorflow“, „Keras“, „Pytorch“ ir „MXNET“, leidžiančius efektyviai mastelio keitimą giluminio mokymosi modeliams nereikalaujant reikšmingų kodo pakeitimų. Tai leidžia lengviau įgyvendinti paskirstytas mokymosi strategijas įvairiose aplinkose.
3. „Apache Spark“ suderinamumas: Kadangi DGX kibirkštis yra sukurta ant „Apache Spark“, tai naudinga paties „Spark“ skaičiavimo galimybėms. Tai leidžia vartotojams integruoti giluminio mokymosi darbo eigą su „Spark“ duomenų apdorojimo galimybėmis. Pvz., Vartotojai gali naudoti „Spark“ MLLIB kompiuterinio mokymosi užduotims kartu su giluminio mokymosi sistemomis, sukurdami sklandų duomenų vamzdyną.
4. Naujos paskirstyto mokymosi API: Įdiegtos API įvedimas į „Spark 3.4“, specialiai sukurtas paskirstyto modelio mokymui ir išvadoms padidina DGX Spark funkcionalumą. Šios API suteikia vartotojams mokyti modelius paskirstytu būdu per klasterius, išlaikant suderinamumą su įvairiomis giluminio mokymosi sistemomis.
5. Duomenų tvarkymas ir saugojimo integracija: „DGX Spark“ taip pat gerai integruoja su saugojimo sprendimais, palaikančiais kelis duomenų formatus ir sistemas (pvz., NFS ir objektų saugyklą), leidžiančią efektyviai tvarkyti duomenis įvairiose giluminio mokymosi sistemose.
„DGX Spark“ naudojimo pranašumai
- Našumo optimizavimas: DGX architektūra yra sukurta siekiant maksimaliai padidinti AI darbo krūvių našumą, naudojant greitųjų tinklų kūrimą ir GPU pagreitį. Tai ypač naudinga dirbant su dideliais duomenų rinkiniais ar sudėtingais modeliais, būdingais įvairiose giluminio mokymosi programose.
- Paprastas naudojimas: integruodami daugybę sistemų į vieną platformą, kūrėjai gali eksperimentuoti su skirtingais modeliais ir metodais, nebūdami užfiksuoti į konkrečią sistemą.
- Mastelio keitimas: Gebėjimas lengvai išplėsti mokymo procesus keliuose GPU ar mazguose užtikrina, kad organizacijos galėtų efektyviai valdyti didelio masto AI projektus.
Apibendrinant galima pasakyti, kad nors „DGX Spark“ yra optimizuotas „Tensorflow“ ir „Pytorch“, jo architektūra palaiko daugybę kitų giluminio mokymosi sistemų per tiesioginę integraciją arba trečiųjų šalių įrankius, tokius kaip „Horovod“. Šis universalumas daro jį patrauklia galimybe tyrėjams ir kūrėjams, norintiems panaudoti paskirstyto skaičiavimo galią savo AI projektuose.
Citatos:
[1] https://domino.ai/blog/spark-dask-ray-choing-the-right-framework
[2] https://www.microway.com/hpc-tech-typs/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-park-and-dgx-station-personal-ai-computers
[5] https://developer.nvidia.com/blog/distribted-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-spark/
[8] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jedy17/nvidia_digits_specs_related_and_renamed_to_dgx/
[9] https://support.brightcomputing.com/manuals/8.1/machine-learning-manual.pdf
[10] https://www.Linkedin.com/pulse/nvidia-dgx-tation-i-am-ai-konstantinos-stefanidis
[11] https://www.cadnetwork.de/attachments/article/136/nvidia_dgx-tation_deeplaining_datasheet.pdf