NVIDIA'nın DGX Spark, öncelikle derin öğrenme uygulamaları için tasarlanmıştır ve tensorflow ve pytorch için optimize edilmiş olsa da, diğer derin öğrenme çerçeveleriyle de entegre olabilir. İşte yetenekleri ve entegrasyon seçeneklerine ayrıntılı bir genel bakış.
Diğer çerçevelerle entegrasyon
1. Birden çok çerçeve destek: DGX Spark, Tensorflow ve Pytorch'ın ötesinde çeşitli derin öğrenme çerçeveleriyle çalışabilir. Özellikle, Nvidia'nın yazılım yığını ile uyumluluğu ile Keras, Apache MXNet ve hatta Caffe ve Theano gibi çerçeveleri destekler. Bu esneklik, kullanıcıların proje ihtiyaçlarına en uygun çerçeveyi seçmelerine olanak tanır.
2. Üçüncü Taraf Çözümleri: DGX Spark, Horovod gibi birden fazla GPU ve düğüm boyunca dağıtılmış eğitimi kolaylaştıran üçüncü taraf kütüphanelerden yararlanabilir. Horovod, Tensorflow, Keras, Pytorch ve MXNET gibi çeşitli çerçeveleri destekleyerek, önemli kod değişiklikleri gerektirmeden derin öğrenme modellerinin verimli bir şekilde ölçeklendirilmesini sağlıyor. Bu, farklı ortamlarda dağıtılmış öğrenme stratejilerinin uygulanmasını kolaylaştırır.
3. Apache Spark uyumluluğu: DGX kıvılcımı Apache Spark üzerine inşa edildiğinden, Spark'ın kendisinin dağıtılmış bilgi işlem özelliklerinden yararlanır. Bu, kullanıcıların derin öğrenme iş akışlarını Spark'ın veri işleme özellikleriyle entegre etmelerini sağlar. Örneğin, kullanıcılar derin öğrenme çerçevelerinin yanı sıra makine öğrenme görevleri için Spark' s mllib'i kullanabilir ve kesintisiz bir veri hattı oluşturabilirler.
4. Dağıtılmış öğrenme için yeni API'ler: Dağıtımlı model eğitimi ve çıkarım için özel olarak tasarlanmış Spark 3.4'te yerleşik API'lerin tanıtımı DGX Spark'ın işlevselliğini arttırır. Bu API'ler, kullanıcıların çeşitli derin öğrenme çerçeveleriyle uyumluluğu korurken, modelleri kümeler arasında dağıtılmış bir şekilde eğitmelerini sağlar.
5. Veri İşleme ve Depolama Entegrasyonu: DGX Spark, farklı derin öğrenme çerçevelerinde verimli veri yönetimine izin veren birden fazla veri formatını ve sistemini (NFS ve nesne depolama gibi) destekleyen depolama çözümleriyle de iyi bütünleşir.
DGX Spark kullanmanın avantajları
- Performans Optimizasyonu: DGX mimarisi, yüksek hızlı ağ oluşturma ve GPU hızlanması kullanarak AI iş yükleri için performansı en üst düzeye çıkarmak için tasarlanmıştır. Bu, özellikle çeşitli derin öğrenme uygulamalarında yaygın olan büyük veri kümeleri veya karmaşık modellerle çalışırken faydalıdır.
- Kullanım kolaylığı: Birden çok çerçevenin tek bir platforma entegrasyonu ile geliştiriciler, belirli bir çerçeveye kilitlenmeden farklı model ve teknikleri deneyebilirler.
- Ölçeklenebilirlik: Eğitim süreçlerini birden fazla GPU veya düğüm boyunca kolayca ölçeklendirme yeteneği, kuruluşların büyük ölçekli AI projelerini verimli bir şekilde ele alabilmesini sağlar.
Özetle, DGX Spark Tensorflow ve Pytorch için optimize edilirken, mimarisi doğrudan entegrasyon veya Horovod gibi üçüncü taraf araçlar yoluyla çeşitli diğer derin öğrenme çerçevelerini destekler. Bu çok yönlülük, AI projelerinde dağıtılmış bilgi işlemin gücünden yararlanmak isteyen araştırmacılar ve geliştiriciler için çekici bir seçenek haline getiriyor.
Alıntılar:
[1] https://domino.ai/blog/spark-dask-ray-choosing-tight-framework
[2] https://www.microway.com/hpc-tech-tips/deep-learning-frameworks-survey-neon-bm-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-ansunces-dgx-spark-dgx
[5] https://deceloper.nvidia.com/blog/distibuted-dep-learning-mee-Easy-with-3-4/
[6] https://www.netapp.com/blog/deep-rearning-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_releed_and_renamed_to_dgx/
[9] https://support.brightcomputing.com/manuals/8.1/machine-learning-anual.pdf
[10] https://www.linkedin.com/pulse/nvidia-dgx-tation-i-am-ai-onstantinos-stefanidis
[11] https://www.cadnetwork.de/attachments/article/136/nvidia_dgx-station_deeplearning_datasheet.pdf