NVIDIAによって発表されたDGX Sparkは、NVIDIA Grace Blackwellプラットフォームを活用して、デスクトップ使用用に設計された強力なAIスーパーコンピューターです。 AI開発用に最適化されています。特にNvidiaのCuda-X AIプラットフォームは、Nvidia Tensortやその他のツールを介してTensorflowやPytorchなどのフレームワークをサポートしています。 DGX Sparkは主にNvidiaのエコシステムとシームレスに動作するように設計されていますが、CaffeやTheanoなどの他の深い学習フレームワークの使用を明示的に除外していません。
ただし、DGX SparkでCaffeやTheanoなどのフレームワークを使用すると、追加のセットアップと互換性のチェックが必要になる場合があります。詳細な概要は次のとおりです。
1。NVIDIAのエコシステム：DGX Sparkは、モデルを最適化するためのTensortのようなツールを含むNvidiaのAIプラットフォーム用に最適化されています。このプラットフォームは、主に、TensorflowやPytorchなどのNvidiaのハードウェアやソフトウェアスタックで十分に統合されたフレームワークを使用するように設計されています。
2。CAFFEとTHEANOの互換性：
-Caffe：Caffeはかつてほど広く使用されていませんが、CUDAを使用してNvidia GPUで実行できます。ただし、新しいNvidiaアーキテクチャと機能に対するCaffeのサポートは、TensorflowやPytorchほど堅牢ではない場合があります。ユーザーは、DGX SparkでNVIDIAハードウェアを利用するようにCaffeが適切に構成されていることを確認する必要があります。
-Theano：Theanoは積極的に維持されなくなり、TensorflowとPytorchにほぼ置き換えられています。 DGX SparkでTheanoを実行するには、最新のNvidiaハードウェアとソフトウェアとの互換性を確保するために多大な努力が必要になる可能性があります。
3。一般的な考慮事項：
-DGX SparkでCaffeやTheanoなどのフレームワークを使用するには、開発者はこれらのフレームワークがNVIDIAハードウェアを活用するように適切に構成されていることを確認する必要があります。これには、CUDAサポートを手動でセットアップするか、互換性を提供するサードパーティライブラリを使用することが含まれます。
さらに、DGX SparkはNvidiaのフルスタックAIプラットフォームでシームレスに動作するように設計されているため、他のフレームワークを使用すると、NVIDIAのエコシステムが提供する最適化されたパフォーマンスと機能を完全に活用できない場合があります。
要約すると、DGX Sparkは主にTensorflowやPytorchなどのフレームワーク用に最適化されていますが、CaffeやTheanoなどの他のフレームワークを追加のセットアップと互換性チェックで使用することは技術的に可能です。ただし、NVIDIAの推奨フレームワークとツールを使用せずに、DGX Sparkの完全なパフォーマンスの利点は実現されない可能性があります。
引用：
[1] https://www.microway.com/hpc-tech-tips/deep-learning-frameworks-survey-tensorflow-torch-theano-caffe-neon-ibm-machine-learning-stack/
[2] https://www.techpowerup.com/334300/nvidia-Announces-dgx-spark-and-dgx-station-seranal-ai-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-dgx-spark-and-dgx-station-celsal-ai-ai-ai-ai-ai-ai-ai-ai-ai-ai-computers
[6] https://support.brightcomputing.com/manuals/8.1/machine-learning-manual.pdf
[7] https://domino.ai/blog/spark-dask-ray- choososing-the-right-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-spark-and-dgx-station-sersal-ai-ai-computers