DGX Spark ، التي أعلنتها NVIDIA ، هي جهاز كمبيوتر قوي من الذكاء الاصطناعي المصمم لاستخدام سطح المكتب ، ويستفيد من منصة Nvidia Grace Blackwell. تم تحسينه لتطوير الذكاء الاصطناعي ، خاصة مع منصة CUDA-X AI من NVIDIA ، والتي تدعم الأطر مثل Tensorflow و Pytorch من خلال NVIDIA Tensorrt وغيرها من الأدوات. على الرغم من أن DGX Spark مصمم بشكل أساسي للعمل بسلاسة مع النظام الإيكولوجي لـ NVIDIA ، إلا أنه لا يستبعد بشكل صريح استخدام أطر التعلم العميق الأخرى مثل CAFFE أو THEANO.
ومع ذلك ، فإن استخدام أطر مثل Caffe أو Theano على شرارة DGX قد يتطلب إعدادات إضافية وتوافقات إضافية. إليك نظرة عامة مفصلة:
1. النظام البيئي لـ NVIDIA: تم تحسين DGX Spark لمنصة AI من NVIDIA ، والتي تتضمن أدوات مثل Tensorrt لتحسين النماذج. تم تصميم هذا النظام الأساسي بشكل أساسي للعمل مع الأطر التي يتم تكاملها بشكل جيد مع مكدس NVIDIA للأجهزة والبرامج ، مثل TensorFlow و Pytorch.
2. Caffe و Theano توافق:
- الكافيين: في حين أن الكافيين لا يستخدم على نطاق واسع كما كان من قبل ، لا يزال من الممكن تشغيله على وحدات معالجة الرسومات NVIDIA باستخدام CUDA. ومع ذلك ، قد لا يكون دعم Caffe لأبنية وميزات Nvidia الأحدث بنفس قوة مثل TensorFlow أو Pytorch. سيحتاج المستخدمون إلى التأكد من تكوين CAFFE بشكل صحيح لاستخدام أجهزة NVIDIA في DGX Spark.
- ثيانو: لم يعد ثيانو يتم الحفاظ عليه بنشاط وتم استبداله إلى حد كبير بـ Tensorflow و Pytorch. من المحتمل أن يتطلب تشغيل Theano على DGX Spark جهودًا كبيرة لضمان التوافق مع أحدث أجهزة وبرامج NVIDIA.
3. الاعتبارات العامة:
- لاستخدام الأطر مثل Caffe أو Theano على DGX Spark ، سيحتاج المطورون إلى التأكد من تكوين هذه الأطر بشكل صحيح للاستفادة من أجهزة NVIDIA. قد يتضمن ذلك إعداد دعم CUDA يدويًا أو استخدام مكتبات الطرف الثالث توفر التوافق.
- بالإضافة إلى ذلك ، نظرًا لأن DGX Spark مصمم للعمل بسلاسة مع منصة AI الكاملة للمكتبة الكاملة من NVIDIA ، فإن استخدام أطر أخرى قد لا يستخدم بشكل كامل الأداء المحسّن والميزات التي توفرها النظام الإيكولوجي في NVIDIA.
باختصار ، في حين تم تحسين DGX Spark بشكل أساسي للأطر مثل Tensorflow و Pytorch ، فمن الممكن تقنيًا استخدام أطر أخرى مثل الكافيين أو ثيانو مع عمليات إعداد إضافية وتوافق. ومع ذلك ، قد لا تتحقق فوائد الأداء الكاملة لـ DGX Spark دون استخدام الأطر والأدوات الموصى بها من NVIDIA.
الاستشهادات:
[1] https://www.microway.com/hpc-tech-tips/deep-learning-frameworks-survey-tensorflow-torch-theano-neon-ibm-machine--learning-stack/
[2] https://www.techpowerup.com/334300/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-tation-personal-ai-copters
[3] https://www.osti.gov/servlets/purl/1569281
[4] https://spark.apache.org/docs/latest/ml-guide.html
[5] https://www.barchart.com/story/news/31463037/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-tation-personal-ai-copters
[6] https://support.brightcomputing.com/manuals/8.1/machine-learning-manual.pdf
[7]
[8] https://tech.yahoo.com/article/nvidias-spark-desktop-ai-supercomputer-arrives-tis-summer-200351998.html
[9] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-tation-personal-ai-copters