DGX Spark, объявленный Nvidia, является мощным суперкомпьютером ИИ, разработанным для использования настольных компьютеров, используя платформу Nvidia Grace Blackwell. Он оптимизирован для разработки ИИ, особенно с платформой NVIDIA CUDA-X AI, которая поддерживает такие рамки, как TensorFlow и Pytorch, через Nvidia Tensorrt и другие инструменты. В то время как DGX Spark в первую очередь предназначена для беспрепятственной работы с экосистемой NVIDIA, она явно не исключает использование других рамках глубокого обучения, таких как Caffe или Theano.
Тем не менее, использование таких каркасов, как Caffe или Theano на DGX Spark, может потребовать дополнительных проверок настройки и совместимости. Вот подробный обзор:
1. Экосистема NVIDIA: DGX Spark оптимизирована для платформы AI Nvidia, которая включает в себя такие инструменты, как Tensorrt для оптимизации моделей. Эта платформа в основном предназначена для работы с фреймворками, которые хорошо интегрированы с аппаратным и программным стеком NVIDIA, такими как TensorFlow и Pytorch.
2. Совместимость с кофе и теано:
- Caffe: Хотя Caffe не так широко используется, как когда -то было, его все еще можно запустить на графических процессорах NVIDIA с использованием CUDA. Тем не менее, поддержка Caffe для новых архитектур и функций Nvidia может быть не такой устойчивой, как Tensorflow или Pytorch. Пользователи должны были бы убедиться, что Caffe правильно настроен для использования аппаратного обеспечения NVIDIA в DGX Spark.
- Theano: Theano больше не поддерживается активно и был в значительной степени заменен Tensorflow и Pytorch. Запуск Theano на DGX Spark, вероятно, потребует значительных усилий для обеспечения совместимости с новейшим аппаратным и программным обеспечением NVIDIA.
3. Общие соображения:
- Чтобы использовать такие рамки, как Caffe или Theano на DGX Spark, разработчики должны были бы убедиться, что эти структуры будут правильно настроены для использования аппаратного обеспечения NVIDIA. Это может включать в себя вручную настройку поддержки CUDA или использование сторонних библиотек, которые обеспечивают совместимость.
- Кроме того, поскольку DGX Spark предназначена для беспрепятственной работы с полной платформой AI NVIDIA, использование других структур может не полностью использовать оптимизированную производительность и функции, предоставляемые экосистемой NVIDIA.
Таким образом, в то время как DGX Spark в основном оптимизирована для таких рамок, как Tensorflow и Pytorch, технически возможно использовать другие рамки, такие как Caffe или Theano с дополнительными проверками настройки и совместимости. Тем не менее, полные преимущества производительности DGX Spark не могут быть реализованы без использования рекомендуемых фреймворков и инструментов Nvidia.
Цитаты:
[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-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-chooshing-the-dight-framework
[8] https://tech.yahoo.com/article/nvidias-park-desktop-ai-supercomputer-arrives-this-mummer-200351998.html
[9] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers