DGX Spark สามารถรวมเข้ากับเฟรมเวิร์กการเรียนรู้ลึกอื่น ๆ นอกเหนือจาก TensorFlow และ Pytorch

การรวมเข้ากับเฟรมเวิร์กอื่น ๆ

1. การสนับสนุนสำหรับเฟรมเวิร์กหลายเฟรม: DGX Spark สามารถทำงานร่วมกับกรอบการเรียนรู้ที่หลากหลายนอกเหนือจาก Tensorflow และ Pytorch โดยเฉพาะอย่างยิ่งรองรับ Keras, Apache MXNet และแม้กระทั่งเฟรมเวิร์กเช่นคาเฟอีนและ Theano ผ่านความเข้ากันได้กับสแต็กซอฟต์แวร์ของ Nvidia ความยืดหยุ่นนี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเลือกเฟรมเวิร์กที่เหมาะสมกับความต้องการของโครงการมากที่สุด

2. โซลูชั่นของบุคคลที่สาม: DGX Spark สามารถใช้ประโยชน์จากห้องสมุดบุคคลที่สามเช่น Horovod ซึ่งอำนวยความสะดวกในการฝึกอบรมแบบกระจายใน GPU และโหนดหลายแห่ง Horovod รองรับเฟรมเวิร์กหลายเฟรมรวมถึง Tensorflow, Keras, Pytorch และ MXNET ทำให้การปรับขนาดของแบบจำลองการเรียนรู้ลึกอย่างมีประสิทธิภาพโดยไม่ต้องมีการเปลี่ยนแปลงรหัสที่สำคัญ สิ่งนี้ทำให้ง่ายต่อการใช้กลยุทธ์การเรียนรู้แบบกระจายในสภาพแวดล้อมที่แตกต่างกัน

3. ความเข้ากันได้ของ Apache Spark: เมื่อ DGX Spark สร้างขึ้นบน Apache Spark จึงได้รับประโยชน์จากความสามารถในการคำนวณแบบกระจายของ Spark สิ่งนี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถรวมเวิร์กโฟลว์การเรียนรู้ลึกเข้ากับความสามารถในการประมวลผลข้อมูลของ Spark ตัวอย่างเช่นผู้ใช้สามารถใช้ mllib ของ Spark สำหรับงานการเรียนรู้ของเครื่องควบคู่ไปกับเฟรมเวิร์กการเรียนรู้ที่ลึกล้ำสร้างท่อส่งข้อมูลที่ราบรื่น

4. API ใหม่สำหรับการเรียนรู้แบบกระจาย: การแนะนำ APIs ในตัวใน Spark 3.4 ที่ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับการฝึกอบรมแบบกระจายและการอนุมานช่วยเพิ่มฟังก์ชั่นของ DGX Spark API เหล่านี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถฝึกอบรมโมเดลในลักษณะกระจายทั่วทั้งกลุ่มในขณะที่ยังคงความเข้ากันได้กับกรอบการเรียนรู้ที่หลากหลาย

5. การจัดการข้อมูลและการรวมการจัดเก็บข้อมูล: DGX Spark ยังรวมเข้ากับโซลูชันการจัดเก็บข้อมูลที่รองรับรูปแบบข้อมูลและระบบที่หลากหลาย (เช่น NFS และการจัดเก็บวัตถุ) ช่วยให้การจัดการข้อมูลมีประสิทธิภาพในกรอบการเรียนรู้ลึกที่แตกต่างกัน

ข้อดีของการใช้ DGX Spark

- การเพิ่มประสิทธิภาพประสิทธิภาพ: สถาปัตยกรรม DGX ได้รับการออกแบบมาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพสูงสุดสำหรับเวิร์กโหลด AI โดยใช้เครือข่ายความเร็วสูงและการเร่งความเร็ว GPU สิ่งนี้เป็นประโยชน์อย่างยิ่งเมื่อทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่หรือโมเดลที่ซับซ้อนทั่วไปในแอพพลิเคชั่นการเรียนรู้เชิงลึกต่างๆ

- ความสะดวกในการใช้งาน: ด้วยการรวมเฟรมเวิร์กหลายเฟรมลงในแพลตฟอร์มเดียวนักพัฒนาสามารถทดลองกับรุ่นและเทคนิคที่แตกต่างกันโดยไม่ต้องถูกล็อคเข้ากับเฟรมเวิร์กเฉพาะ

- ความสามารถในการปรับขนาด: ความสามารถในการขยายกระบวนการฝึกอบรมได้อย่างง่ายดายใน GPU หรือโหนดหลายอย่างทำให้มั่นใจได้ว่าองค์กรสามารถจัดการโครงการ AI ขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

โดยสรุปในขณะที่ DGX Spark ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับ TensorFlow และ Pytorch สถาปัตยกรรมของมันรองรับกรอบการเรียนรู้ลึกอื่น ๆ ที่หลากหลายผ่านการรวมโดยตรงหรือเครื่องมือของบุคคลที่สามเช่น Horovod ความเก่งกาจนี้ทำให้เป็นตัวเลือกที่น่าสนใจสำหรับนักวิจัยและนักพัฒนาที่ต้องการใช้ประโยชน์จากพลังของการคำนวณแบบกระจายในโครงการ AI ของพวกเขา

การอ้างอิง:
[1] https://domino.ai/blog/spark-dask-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-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_Release_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
[11] https://www.cadnetwork.de/attachments/article/136/nvidia_dgx-station_deeplearning_datasheet.pdf