Nvidia DGX Spark on loodud peamiselt sügavaõppe rakenduste jaoks ning kuigi see on optimeeritud TensorFlow ja Pytorchi jaoks, saab see integreeruda ka teiste sügava õppe raamistikega. Siin on üksikasjalik ülevaade selle võimalustest ja integreerimisvalikutest.
integreerimine teiste raamistikega
1. Mitme raamistiku tugi: DGX Spark võib töötada erinevate sügava õppe raamistikega väljaspool Tensorflow ja Pytorchi. Nimelt toetab see Kerasi, Apache MXNETi ja isegi selliseid raamistikke nagu Caffe ja Theano, ühilduvuse kaudu Nvidia tarkvara virnaga. See paindlikkus võimaldab kasutajatel valida raamistiku, mis sobib kõige paremini nende projekti vajadustele.
2. Kolmandate osapoolte lahendused: DGX Spark saab kasutada kolmandate osapoolte raamatukogusid nagu Horovod, mis hõlbustab hajutatud väljaõpet mitme GPU ja sõlme vahel. Horovod toetab mitmeid raamistikke, sealhulgas Tensorflow, Keras, Pytorch ja MXNET, võimaldades sügavaõppe mudelite tõhusat skaleerimist ilma olulisi koodimuudatusi nõudmata. See hõlbustab hajutatud õppestrateegiate rakendamist erinevates keskkondades.
3. Apache Spark ühilduvus: Kuna DGX Spark on üles ehitatud Apache Spark, on see kasu Spark enda hajutatud arvutusvõimalustest. See võimaldab kasutajatel integreerida süvaõppe töövooge Sparki andmetöötlusvõimalustega. Näiteks saavad kasutajad Deep Learning raamistike kõrval kasutada Spark'i MLLIB -i masinõppe ülesannete jaoks, luues sujuva andmetorustiku.
4. Uued API-d hajutatud õppimiseks: sisseehitatud API-de kasutuselevõtt Spark 3.4-s, mis on spetsiaalselt loodud hajutatud mudelitreeningute ja järelduste jaoks, suurendab DGX Sparki funktsionaalsust. Need API -d võimaldavad kasutajatel mudeleid klastrite vahel hajutatud viisil koolitada, säilitades samal ajal ühilduvuse erinevate sügava õppe raamistikega.
5. Andmete käitlemine ja salvestus integreerimine: DGX Spark integreerub hästi ka salvestuslahendustega, mis toetavad mitmeid andmevorminguid ja süsteeme (näiteks NFS ja Object Storage), võimaldades tõhusat andmehaldust erinevatel sügava õppe raamistike vahel.
DGX Spark kasutamise eelised
- jõudluse optimeerimine: DGX arhitektuur on loodud AI töökoormuse jõudluse maksimeerimiseks, kasutades kiiret võrgustike loomist ja GPU kiirendust. See on eriti kasulik, kui töötate suurte andmekogumite või keerukate mudelitega erinevates sügavaõppe rakendustes.
- Kasutusmugavus: mitme raamistiku integreerimisega ühele platvormile saavad arendajad katsetada erinevate mudelite ja tehnikatega, ilma et nad oleksid konkreetsesse raamistikku lukustatud.
- Mastaapsus: Võime koolitusprotsesse hõlpsalt mitme GPU või sõlme kaudu tagab, et organisatsioonid saavad tõhusalt hakkama suuremahuliste AI-projektidega.
Kokkuvõtlikult võib öelda, et kuigi DGX Spark on optimeeritud Tensorflow ja Pytorchi jaoks, toetab selle arhitektuur otsese integratsiooni või kolmandate osapoolte tööriistade, näiteks Horovod kaudu mitmesuguseid muid sügava õppe raamistike. See mitmekülgsus muudab selle atraktiivseks võimaluseks teadlastele ja arendajatele, kes soovivad oma AI -projektides hajutatud andmetöötluse võimsust kasutada.
Tsitaadid:
]
]
]
[4] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-Station-Personal-Ai-Computers
]
[6] https://www.netapp.com/blog/deep-learning-apache-park-horovod/
[7] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-park/
]
[9] https://support.brightcomputing.com/manuals/8.1/machine-laurning-manual.pdf
[10] https://www.linkedin.com/pulse/nvidia-dgx-manth
[11] https://www.cadnetwork.de/attachments/article/136/nvidia_dgx-manth