DGX Spark, oznámený společností NVIDIA, je výkonný superpočítač AI určený pro použití na ploše a využívá platformu Nvidia Grace Blackwell. Je optimalizován pro vývoj AI, zejména s platformou AI CUDA-X AI NVIDIA, která podporuje rámce jako Tensorflow a Pytorch prostřednictvím NVIDIA TENSORRT a další nástroje. Zatímco DGX Spark je primárně navržen tak, aby bezproblémově pracoval s ekosystémem NVIDIA, nevylučuje výslovně použití jiných hlubokých učebních rámců, jako je Caffe nebo Theano.
Použití rámců, jako je Caffe nebo Theano na DGX Spark, však může vyžadovat další kontroly nastavení a kompatibility. Zde je podrobný přehled:
1.. Ekosystém NVIDIA: DGX Spark je optimalizován pro platformu AI NVIDIA, která zahrnuje nástroje jako TenSorrt pro optimalizaci modelů. Tato platforma je primárně navržena tak, aby pracovala s rámci, které jsou dobře integrovány s hardwarovým a softwarovým zásobníkem NVIDIA, jako je TensorFlow a Pytorch.
2. Coffe a Theano Compatibility:
- Caffe: Zatímco Caffe není tak široce používána, jak tomu bylo kdysi, lze ji stále spustit na GPU NVIDIA pomocí CUDA. Podpora Caffe pro novější architektury a funkce NVIDIA však nemusí být tak robustní jako Tensorflow nebo Pytorch. Uživatelé by museli zajistit, aby byl Caffe správně nakonfigurován tak, aby využil hardware NVIDIA v DGX Spark.
- Theano: Theano již není aktivně udržován a byl do značné míry nahrazen Tensorflow a Pytorch. Spuštění Theano na DGX Spark by pravděpodobně vyžadovalo značné úsilí k zajištění kompatibility s nejnovějším hardwarem a softwarem NVIDIA.
3. obecné úvahy:
- Pro používání rámců jako Caffe nebo Theano na DGX Spark by vývojáři museli zajistit, aby tyto rámce byly správně nakonfigurovány tak, aby využívaly hardware NVIDIA. To může zahrnovat ruční nastavení podpory CUDA nebo použití knihoven třetích stran, které poskytují kompatibilitu.
- Vzhledem k tomu, že DGX Spark je navržen tak, aby hladce pracoval s platformou AI Full-stack AI NVIDIA, nemusí používání jiných rámců plně využívat optimalizovaný výkon a funkce poskytované ekosystémem NVIDIA.
Stručně řečeno, zatímco DGX Spark je primárně optimalizován pro rámce, jako je Tensorflow a Pytorch, je technicky možné použít jiné rámce, jako je Caffe nebo Theano, s dalšími kontrolami nastavení a kompatibility. Úplné výhody výkonu DGX Spark však nemusí být realizovány bez použití rámců a nástrojů doporučených společností NVIDIA.
Citace:
[1] https://www.microway.com/hpc-tech-tips/deep-learning-frameworks-survey-tingorflow-torch-treano--affe-neon-ibm-machine-learning-stack/
[2] https://www.techpoweru.com/334300/nvidia-announces-Dgx-park-and-Dgx-station-col-ai-computers
[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-park-spark-and-Dgx-Personal-Ai-computers
[6] https://support.brightcompus.com/manuals/8.1/machine-learning-manual.pdf
[7] https://domino.ai/blog/spark-dask-ray-choosing-the-light-framework
[8] https://tech.yahoo.com/article/nvidias-park-desktop-ai-supercomputer-arrives-This-Summer-200351998.html
[9] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-Dgx-park-and-Dgx-station-to--ai-computers