DGX Spark NVIDIA je navrhnutá predovšetkým pre aplikácie hlbokého vzdelávania, a hoci je optimalizovaná pre TensorFlow a Pytorch, môže sa tiež integrovať s inými hlbokými vzdelávacími rámcami. Tu je podrobný prehľad jeho schopností a možností integrácie.
Integrácia s inými rámcami
1. Podpora viacerých rámcov: DGX Spark môže pracovať s rôznymi rámcami hlbokého vzdelávania za TensorFlow a Pytorch. Najmä podporuje Keras, Apache MXNET a dokonca aj rámce ako Caffe a Theano prostredníctvom svojej kompatibility so softvérom NVIDIA. Táto flexibilita umožňuje používateľom zvoliť rámec, ktorý najlepšie vyhovuje ich potrebám projektu.
2. Riešenia tretích strán: DGX Spark môže využívať knižnice tretích strán, ako je Horovod, ktorý uľahčuje distribuovaný tréning na viacerých GPU a uzloch. Horovod podporuje niekoľko rámcov vrátane TensorFlow, Keras, Pytorch a MXNET, čo umožňuje efektívne škálovanie modelov hlbokého učenia bez vyžadovania významných zmien kódu. Uľahčuje to implementáciu distribuovaných vzdelávacích stratégií v rôznych prostrediach.
3. Kompatibilita Apache Spark: Keď je DGX Spark postavená na Apache Spark, má úžitok z distribuovaných výpočtových schopností samotnej Spark. To umožňuje používateľom integrovať pracovné toky hlbokého vzdelávania s schopnosťami spracovania údajov Spark. Napríklad používatelia môžu využívať MLIB Spark na úlohy strojového učenia spolu s rámcami hlbokého vzdelávania, čím vytvárajú plynulý dátový plynovod.
4. Nové rozhrania API pre distribuované vzdelávanie: Zavedenie vstavaných rozhraní API v Spark 3.4 špeciálne navrhnuté pre distribuovaný tréning modelu a inferencia zvyšuje funkčnosť spoločnosti DGX Spark. Tieto rozhrania API umožňujú používateľom trénovať modely distribuovaným spôsobom v klastroch a zároveň udržiavať kompatibilitu s rôznymi rámcami hlbokého vzdelávania.
5. Integrácia zaobchádzania s údajmi a úložiskom: DGX Spark sa tiež dobre integruje s riešeniami úložiska, ktoré podporujú viaceré formáty a systémy údajov (ako sú NFS a úložisko objektov), čo umožňuje efektívnu správu údajov v rôznych rámcoch hlbokého vzdelávania.
Výhody použitia DGX Spark
- Optimalizácia výkonu: Architektúra DGX je navrhnutá tak, aby maximalizovala výkon pracovného zaťaženia AI využitím vysokorýchlostných sietí a zrýchlenia GPU. Toto je obzvlášť prospešné pri práci s veľkými množinami údajov alebo zložitých modelov bežných v rôznych aplikáciách hlbokého vzdelávania.
- Jednoduché použitie: Pri integrácii viacerých rámcov do jednej platformy môžu vývojári experimentovať s rôznymi modelmi a technikami bez toho, aby boli zamknutí do konkrétneho rámca.
- Škálovateľnosť: Schopnosť ľahko škálovať procesy školenia na viacerých GPU alebo uzloch zaisťuje, že organizácie dokážu efektívne zvládnuť rozsiahle projekty AI.
Stručne povedané, zatiaľ čo DGX Spark je optimalizovaná pre TensorFlow a Pytorch, jeho architektúra podporuje rôzne ďalšie hlboké vzdelávacie rámce prostredníctvom priamej integrácie alebo nástrojov tretích strán, ako je Horovod. Táto univerzálnosť je pre výskumných pracovníkov a vývojárov atraktívnou voľbou, ktorí sa snažia využiť silu distribuovaného výpočtu vo svojich projektoch AI.
Citácie:
[1] https://domino.ai/blog/spark-dask-ray-choosing-the-raght-frameworkwork
[2] https://www.microway.com/hpc-tech-Tips/deep-learning-frameworks-survey-tensorflow-torch-theano-caffe-neon-ibm-machine-learning-tack/
Https://www.purestorage.com/content/dam/pdf/en/white-papers/wp-enterprise-medical-imaging-imaging-nidia-onai-nim-nim-flashblade.pdf
[4] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-annunces-dgx-park-and-dgx-station-station-ational-ational-ai-Computers
[5] https://developer.nvidia.com/blog/distributed-deep-learning-apony-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_releather_and_rennamed_to_dgx/
[9] https://support.brightComputing.com/manuals/8.1/machine-learning-manual.pdf
[10] https://www.linkedin.com/pulse/nvidia-dgx-tation-i-i-Ai-ai-konstantinos-tefanidis
[11] https://www.cadnetwork.de/attachments/article/136/nvidia_dgx-station_deplearning_datashet.pdf