DGX Spark NVIDIA розроблена насамперед для глибоких навчальних додатків, і хоча вона оптимізована для TensorFlow та Pytorch, вона також може інтегруватися з іншими рамками глибокого навчання. Ось детальний огляд його можливостей та варіантів інтеграції.
Інтеграція
з іншими рамками
1. Підтримка декількох рамок: DGX Spark може працювати з різними рамками глибокого навчання поза TensorFlow та Pytorch. Зокрема, він підтримує Keras, Apache Mxnet і навіть рамки, як Caffe та Theano, через його сумісність із програмним стеком Nvidia. Ця гнучкість дозволяє користувачам вибирати рамки, яка найкраще відповідає їх потребам проекту.
2. Сторонні рішення: DGX Spark може використовувати сторонні бібліотеки, такі як Horovod, які полегшують розподілену підготовку через кілька графічних процесорів та вузлів. Horovod підтримує кілька рамок, включаючи Tensorflow, Keras, Pytorch та MXNET, що дозволяє ефективно масштабувати моделі глибокого навчання, не вимагаючи значних змін коду. Це полегшує реалізацію розподілених стратегій навчання в різних середовищах.
3. Сумісність Apache Spark: Оскільки DGX Spark побудований на Apache Spark, вона виграє від розподілених обчислювальних можливостей самої іскри. Це дозволяє користувачам інтегрувати робочі процеси глибокого навчання з можливостями обробки даних Spark. Наприклад, користувачі можуть використовувати Spark Mllib для завдань машинного навчання разом із рамками глибокого навчання, створюючи безшовний трубопровід даних.
4. Нові API для розподіленого навчання: впровадження вбудованих API в Spark 3.4, спеціально розробленому для розподілених модельних тренувань та висновку, підвищує функціональність DGX Spark. Ці API дозволяють користувачам тренувати моделі розподіленим чином по кластерах, зберігаючи сумісність з різними рамками глибокого навчання.
5. Поводження з даними та інтеграція зберігання: DGX Spark також добре інтегрується з рішеннями зберігання, які підтримують декілька форматів та систем даних (наприклад, NFS та зберігання об'єктів), що забезпечує ефективне управління даними в різних рамках глибокого навчання.
Переваги використання DGX Spark
- Оптимізація продуктивності: Архітектура DGX розроблена для максимальної продуктивності для навантажень AI, використовуючи високошвидкісні мережі та прискорення GPU. Це особливо корисно при роботі з великими наборами даних або складними моделями, поширеними в різних додатках з глибоким навчанням.
- Простота використання: З інтеграцією декількох рамок в єдину платформу розробники можуть експериментувати з різними моделями та методами, не зафіксуючись у певні рамки.
- Масштабованість: Можливість легко масштабувати навчальні процеси через кілька графічних процесорів або вузлів гарантує, що організації можуть ефективно обробляти масштабні проекти AI.
Підсумовуючи це, хоча DGX Spark оптимізований для TensorFlow та Pytorch, його архітектура підтримує різноманітні інші рамки глибокого навчання за допомогою прямої інтеграції або сторонніх інструментів, таких як Horovod. Ця універсальність робить його привабливим варіантом для дослідників та розробників, які прагнуть використовувати потужність розподілених обчислень у своїх проектах ШІ.
Цитати:
[1] https://domino.ai/blog/spark-dask-ray-choosse-the-right-framework
[2.
[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-spark-3-4/
[6] https://www.netapp.com/blog/deep-learning-apache-spark-horovod/
[7] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-spark/
[8] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jedy17/nvidia_digits_specs_relage_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
[.