O DGX Spark, anunciado pela Nvidia, é um poderoso supercomputador de IA projetado para uso em desktop, alavancando a plataforma Nvidia Grace Blackwell. Ele é otimizado para o desenvolvimento da IA, particularmente com a plataforma CUDA-X AI da NVIDIA, que suporta estruturas como Tensorflow e Pytorch através da NVIDIA Tensorrt e outras ferramentas. Embora o DGX Spark seja projetado principalmente para funcionar perfeitamente com o ecossistema da Nvidia, ele não exclui explicitamente o uso de outras estruturas de aprendizado profundo, como Caffe ou Theano.
No entanto, o uso de estruturas como Caffe ou Theano no DGX Spark pode exigir verificações adicionais de configuração e compatibilidade. Aqui está uma visão geral detalhada:
1. Ecossistema da NVIDIA: O DGX Spark é otimizado para a plataforma AI da NVIDIA, que inclui ferramentas como o Tensorrt para otimizar modelos. Essa plataforma foi projetada principalmente para funcionar com estruturas bem integradas com a pilha de hardware e software da NVIDIA, como Tensorflow e Pytorch.
2. Compatibilidade de Caffe e Theano:
- Caffe: Embora o Caffe não seja tão amplamente utilizado como antes, ele ainda pode ser executado nas GPUs NVIDIA usando CUDA. No entanto, o apoio da Caffe para arquiteturas e recursos mais recentes da NVIDIA pode não ser tão robusto quanto o Tensorflow ou o Pytorch. Os usuários precisariam garantir que o CAFFE esteja configurado corretamente para utilizar o hardware da NVIDIA no DGX Spark.
- Theano: Theano não é mais mantido ativamente e foi amplamente substituído por Tensorflow e Pytorch. A execução do Theano no DGX Spark provavelmente exigiria um esforço significativo para garantir a compatibilidade com o mais recente hardware e software da NVIDIA.
3. Considerações gerais:
- Para usar estruturas como Caffe ou Theano no DGX Spark, os desenvolvedores precisariam garantir que essas estruturas sejam configuradas adequadamente para alavancar o hardware da NVIDIA. Isso pode envolver a configuração manualmente de suporte da CUDA ou o uso de bibliotecas de terceiros que fornecem compatibilidade.
- Além disso, como o DGX Spark foi projetado para funcionar perfeitamente com a plataforma AI de pilha completa da NVIDIA, o uso de outras estruturas pode não utilizar completamente o desempenho e os recursos otimizados fornecidos pelo ecossistema da NVIDIA.
Em resumo, enquanto o DGX Spark é otimizado principalmente para estruturas como Tensorflow e Pytorch, é tecnicamente possível usar outras estruturas como Caffe ou Theano com verificações adicionais de configuração e compatibilidade. No entanto, os benefícios completos do desempenho do DGX Spark podem não ser realizados sem o uso de estruturas e ferramentas recomendadas pela NVIDIA.
Citações:
[1] https://www.microway.com/hpc-tech-tips/deep-learning-frameworks-survey-tensorflow-torch-heano-caffe-neon-ibm-machine-learning stack/
[2] https://www.techpowerup.com/334300/nvidia-anounces-dgx-spark-and-dgx-station-personal-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-personal-ai-computers
[6] https://support.brightcomputing.com/manuals/8.1/machine-learning-manual.pdf
[7] https://domino.ai/blog/spark-dask-ray-hoosing-the-tight-framework
[8] https://tech.yahoo.com/article/nvidias-skesktop-ai-supercomputer-arrives-this-summer-200351998.html
[9] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers