NVIDIA: n ilmoittama DGX Spark on tehokas AI -supertietokone, joka on suunniteltu työpöydän käyttöön, hyödyntäen Nvidia Grace Blackwell -alustaa. Se on optimoitu AI-kehitykseen, etenkin Nvidian CUDA-X AI -alustalla, joka tukee kehyksiä, kuten Tensorflow ja Pytorch, Nvidia Tensorrtin ja muiden työkalujen kautta. Vaikka DGX -kipinä on ensisijaisesti suunniteltu toimimaan saumattomasti Nvidian ekosysteemin kanssa, se ei nimenomaisesti sulje pois muiden syvän oppimisen puitteiden, kuten Caffe tai Theanon, käyttöä.
Kehysten, kuten Caffen tai Theanon, käyttäminen DGX -kipinällä saattaa kuitenkin vaatia lisäasetusten ja yhteensopivuuden tarkistuksia. Tässä on yksityiskohtainen yleiskatsaus:
1. NVIDIA: n ekosysteemi: DGX -kipinä on optimoitu NVIDIA: n AI -alustalle, joka sisältää työkaluja, kuten Tensorrt mallien optimoimiseksi. Tämä alusta on ensisijaisesti suunniteltu toimimaan kehysten kanssa, jotka ovat hyvin integroituneita Nvidian laitteisto- ja ohjelmistopinoon, kuten TensorFlow ja Pytorch.
2. Caffe ja Theano -yhteensopivuus:
- Caffe: Vaikka Caffe ei ole niin laajalti käytetty kuin se oli, sitä voidaan silti ajaa Nvidia GPU: lla CUDA: n avulla. Caffen tuki uudemmille NVIDIA -arkkitehtuureille ja ominaisuuksille ei kuitenkaan ehkä ole yhtä vankka kuin Tensorflow tai Pytorch. Käyttäjien on varmistettava, että Caffe on konfiguroitu oikein käyttämään NVIDIA -laitteistoa DGX -kipinällä.
- Theano: Theanoa ei enää ylläpidetä aktiivisesti, ja se on suurelta osin korvattu Tensorflow ja Pytorch. Theanon suorittaminen DGX -kipinällä vaatii todennäköisesti merkittäviä ponnisteluja yhteensopivuuden varmistamiseksi uusimman NVIDIA -laitteiston ja ohjelmiston kanssa.
3. Yleiset näkökohdat:
- Jos haluat käyttää kehyksiä, kuten Caffe tai Theano DGX -kipinällä, kehittäjien on varmistettava, että nämä kehykset on määritetty oikein hyödyntämään NVIDIA -laitteistoa. Tähän voi kuulua CUDA-tuen asettaminen tai kolmansien osapuolien kirjastojen käyttäminen, jotka tarjoavat yhteensopivuuden.
- Lisäksi koska DGX-kipinä on suunniteltu toimimaan saumattomasti NVIDIA: n koko pinon AI-alustan kanssa, muiden kehysten avulla ei ehkä käytetä täysin NVIDIA: n ekosysteemin tarjoamista optimoituja suorituskykyä ja ominaisuuksia.
Yhteenvetona voidaan todeta, että vaikka DGX -kipinä on ensisijaisesti optimoitu kehyksille, kuten Tensorflow ja Pytorch, on teknisesti mahdollista käyttää muita kehyksiä, kuten Caffe tai Theano, lisäasetusten ja yhteensopivuuden tarkistuksilla. DGX -kipinän täydellisiä suorituskykyä koskevia etuja ei kuitenkaan ehkä toteuteta käyttämättä NVIDIAn suositeltuja puitteita ja työkaluja.
Viittaukset:
[1] https://www.microway.com/hpc-tech-tips/deep-learning-frameworks-survey-tensorflow-torch-theano-caffe-neon-ibm-machine-learning-stack/
[2] https://www.techpo:
[3] https://www.osti.gov/servlets/purl/1569281
[4] https://spark.apache.org/docs/latest/ml-guide.html
.
[6] https://support.brightcomputing.com/manuals/8.1/machine-learning-manual.pdf
.
.
[9.