Integracja NVIDIA DGX Spark z chmurą NVIDIA DGX znacznie zwiększa jej możliwości, zapewniając bezproblemowe przejście od rozwoju lokalnego do wdrażania w chmurze. Oto jak ta integracja korzysta z użytkowników DGX Spark:
1. Bezproblemowa migracja modelu: Pełna platforma AI NVIDIA pozwala użytkownikom przenosić swoje modele AI z DGX Spark na swoich komputerach stacjonarnych na chmurę DGX bez żadnych zmian kodu. Ta elastyczność ułatwia prototyp, dopracowanie i iterowanie przepływów pracy, zapewniając znaczącą przewagę pod względem skalowalności i elastyczności [1] [7].
2. Dostęp do zaawansowanej infrastruktury: DGX Cloud oferuje dostęp do dedykowanych klastrów systemów superkomputerowych NVIDIA DGX AI w połączeniu z pakietem oprogramowania NVIDIA AI Enterprise. Oznacza to, że użytkownicy DGX Spark mogą wykorzystać najlepszy sprzęt i oprogramowanie NVIDIA w preferowanym środowisku chmurowym, niezależnie od tego, czy jest to Google Cloud, Microsoft Azure czy Oracle Cloud [2] [5].
3. Ulepszona wydajność i skalowalność: Przechodząc do DGX Cloud, użytkownicy mogą łatwiej skalować obciążenia AI. DGX Cloud zapewnia elastyczne długości terminów i skalowalne zasoby, umożliwiając użytkownikom bardziej wydajne szkolenie modeli AI i korzystanie z obliczeń o wysokiej wydajności bez potrzeby zarządzania infrastrukturą publikowania [5] [8].
4. Usprawniony cykl życia rozwoju sztucznej inteligencji: DGX Cloud zawiera narzędzia takie jak Nvidia Base Command, które obsługują cykl życia szkoleniowego AI z wbudowanym obciążeniem pracą i zarządzaniem infrastrukturą. Pomaga to usprawnić proces rozwoju, umożliwiając programistom skupienie się na tworzeniu i wdrażaniu modeli AI zamiast zarządzania infrastrukturą [8].
5. Wsparcie ekspertów i zasoby: Użytkownicy DGX Cloud zdobywają dostęp do ekspertów NVIDIA AI i wsparcie dla przedsiębiorstw, które mogą przyspieszyć inicjatywy AI, dostarczając wytyczne i szybko rozwiązywać problemy techniczne. To wsparcie ma kluczowe znaczenie dla maksymalizacji zwrotu z inwestycji (ROI) w projektach AI [5] [8].
Ogólnie rzecz biorąc, zintegracja DGX Spark z DGX Cloud umożliwia programistom wykorzystanie mocy superkomputerów AI z ich komputerów na chmurę, zwiększając wydajność, skalowalność i wydajność w tworzeniu AI.
Cytaty:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-anddgx-station-personal-ai-computers
[2] https://www.forbes.com/sites/karlfreund/2023/10/05/nvidia-dgx-bloud-lives-csps-and-their-customers-exactly-what-they-wantfast-ai-fast/
[3] https://www.maginative.com/article/nvidia-unveils-dgx-spark-and-dgx-station-desktop-ai-supercomputers-for-the-developer-masses/
[4] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-spark/
[5] https://www.nvidia.com/en-us/data-center/dgx-bloud/
[6] https://www.fibermall.com/blog/dgx-gh200.htm
[7] https://www.ainvest.com/news/nvidia-unveils-dgx-spark-dgx-station-revolutioning-personal-ai-computing-2503
[8] https://appsource.microsoft.com/en-us/product/web-apps/nvidia.dgx-bloud?tab=overview
[9] https://www.channelininsider.com/managed-services/nvidia-ai-for-msps/
[10] https://www.techpowerup.com/334300/nvidia-announces-dgx-spark-anddgx-station-personal-ai-computers
[11] https://docs.nvidia.com/dgx-vloud/run-ai/latest/overview.html
[12] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-lounches-dgx-floud-giving-every-enterprise-instant-access-to-ai-supercomputer-from-a-browser