Nvidia's DGX Spark je zasnovan predvsem za aplikacije za globoko učenje, in čeprav je optimiziran za Tensorflow in Pytorch, se lahko integrira tudi z drugimi okviri globokega učenja. Tu je podroben pregled njegovih zmogljivosti in možnosti integracije.
Integracija z drugimi okviri
1. Podpora za več okvirov: DGX Spark lahko deluje z različnimi globoko učnimi okviri, ki presegajo Tensorflow in Pytorch. Zlasti podpira Keras, Apache MXNET in celo okvire, kot sta Caffe in Theano, s svojo združljivostjo s programsko opremo NVIDIA. Ta prilagodljivost uporabnikom omogoča, da izberejo okvir, ki najbolje ustreza njihovim potrebam projekta.
2. rešitve tretjih oseb: DGX Spark lahko izkoristi knjižnice tretjih oseb, kot je Horovod, ki olajša distribucijsko usposabljanje po več GPU in vozliščih. Horovod podpira več okvirov, vključno s Tensorflow, Keras, Pytorch in MXNET, kar omogoča učinkovito spreminjanje modelov poglobljenega učenja, ne da bi potrebovali pomembne spremembe kode. To olajša izvajanje distribuiranih strategij učenja v različnih okoljih.
3. Združljivost Apache Spark: Ker je DGX Spark zgrajena na Apache Spark, ima koristi od porazdeljenih računalniških zmogljivosti Spark. To uporabnikom omogoča, da integrirajo poglobljene tokove poglobljenega učenja z zmogljivostmi obdelave podatkov Spark. Uporabniki lahko na primer uporabijo Spark -jev MLLIB za naloge strojnega učenja poleg okvirov globokega učenja in ustvarijo brezhiben podatkovni cevovod.
4. Novi API-ji za porazdeljeno učenje: Uvedba vgrajenih API-jev v Spark 3.4, posebej zasnovan za distribuirano modelno usposabljanje in sklepanje, izboljšuje funkcionalnost DGX Spark. Ti API -ji uporabnikom omogočajo, da na distribuirani način usposabljajo modele po grozdih, hkrati pa ohranjajo združljivost z različnimi okviri globokega učenja.
5. Ravnanje s podatki in integracijo shranjevanja: DGX Spark se dobro integrira tudi z rešitvami za shranjevanje, ki podpirajo več formatov in sistemov podatkov (na primer NFS in shranjevanje objektov), kar omogoča učinkovito upravljanje podatkov v različnih okvirih globokega učenja.
Prednosti uporabe DGX Spark
- Optimizacija uspešnosti: Arhitektura DGX je zasnovana tako, da maksimira zmogljivosti za delovne obremenitve AI z uporabo mreženja za hitro in pospeševanje GPU. To je še posebej koristno pri delu z velikimi nabori ali zapletenimi modeli, ki so pogosti v različnih aplikacijah za globoko učenje.
- Enostavnost uporabe: Z integracijo več okvirov v eno platformo lahko razvijalci eksperimentirajo z različnimi modeli in tehnikami, ne da bi bili zaklenjeni v določen okvir.
- razširljivost: Sposobnost lažjega obsega procesov treninga v več GPU-jih ali vozliščih zagotavlja, da organizacije lahko učinkovito obvladujejo obsežne projekte AI.
Če povzamemo, čeprav je DGX Spark optimiziran za Tensorflow in Pytorch, njegova arhitektura podpira različne druge okvire globokega učenja z neposrednim integracijo ali orodji tretjih oseb, kot je Horovod. Ta vsestranskost je privlačna možnost za raziskovalce in razvijalce, ki želijo izkoristiti moč porazdeljenega računalništva v svojih projektih AI.
Navedbe:
[1] https://domino.ai/blog/spark-nask-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-enter-medical-imaging-nvidia-monai-nim-flashblade.pdf
[4] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-park-and-dgx-station-personal-aa-computers
[5] https://developer.nvidia.com/blog/distributed-deep-loarning-made-easy-with-spark-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_releise_and_ramed_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