DGX Spark, annoncé par Nvidia, est un puissant supercalculateur AI conçu pour une utilisation de bureau, tirant parti de la plate-forme Nvidia Grace Blackwell. Il est optimisé pour le développement de l'IA, en particulier avec la plate-forme CUDA-X AI de NVIDIA, qui prend en charge des cadres comme TensorFlow et Pytorch via le Nvidia Tensorrt et d'autres outils. Bien que DGX Spark soit principalement conçu pour fonctionner de manière transparente avec l'écosystème de Nvidia, il n'exclut pas explicitement l'utilisation d'autres cadres d'apprentissage en profondeur comme Caffe ou Theano.
Cependant, l'utilisation de frameworks tels que Caffe ou Theano sur DGX Spark peut nécessiter des vérifications supplémentaires de configuration et de compatibilité. Voici un aperçu détaillé:
1. L'écosystème de Nvidia: DGX Spark est optimisé pour la plate-forme AI de NVIDIA, qui comprend des outils comme Tensorrt pour optimiser les modèles. Cette plate-forme est principalement conçue pour fonctionner avec des frameworks bien intégrés avec la pile matérielle et logicielle de Nvidia, tels que TensorFlow et Pytorch.
2. CAFE ET THEANO COMPATIBILITÉ:
- CAFE: Bien que Caffe ne soit pas aussi largement utilisée qu'il l'était autrefois, il peut toujours être exécuté sur des GPU NVIDIA à l'aide de CUDA. Cependant, la prise en charge de Caffe pour les nouvelles architectures et fonctionnalités NVIDIA peut ne pas être aussi robuste que TensorFlow ou Pytorch. Les utilisateurs devraient s'assurer que CAFE est correctement configuré pour utiliser le matériel NVIDIA dans DGX Spark.
- Theano: Theano n'est plus activement entretenu et a été largement remplacé par Tensorflow et Pytorch. La gestion de Theano sur DGX Spark nécessiterait probablement des efforts importants pour assurer la compatibilité avec le dernier matériel et logiciel NVIDIA.
3. Considérations générales:
- Pour utiliser des frameworks comme CAFE ou Theano sur DGX Spark, les développeurs devraient s'assurer que ces frameworks sont correctement configurés pour tirer parti du matériel NVIDIA. Cela peut impliquer la mise en place manuelle du support CUDA ou l'utilisation de bibliothèques tierces qui assurent la compatibilité.
- De plus, puisque DGX Spark est conçu pour fonctionner de manière transparente avec la plate-forme AI complète de NVIDIA, l'utilisation d'autres cadres pourrait ne pas utiliser entièrement les performances et les fonctionnalités optimisées fournies par l'écosystème de NVIDIA.
En résumé, bien que DGX Spark soit principalement optimisé pour les cadres comme TensorFlow et Pytorch, il est techniquement possible d'utiliser d'autres cadres comme Caffe ou Theano avec des vérifications supplémentaires de configuration et de compatibilité. Cependant, les avantages complets des performances de DGX Spark pourraient ne pas être réalisés sans utiliser les cadres et outils recommandés par NVIDIA.
Citations:
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[6] https://support.brightcomputing.com/manuals/8.1/machine-learning-manual.pdf
[7] https://domino.ai/blog/park-dask-ray-choosing-the-might-framework
[8] https://tech.yahoo.com/article/nvidias-park-desktop-ai-supercomputer-arrives-this-sammer-200351998.html
[9] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-annunces-dgx-spark-and-dgx-station-sersonal-ai-computers