DGX Spark, diumumkan oleh NVIDIA, adalah superkomputer AI yang kuat yang dirancang untuk penggunaan desktop, memanfaatkan platform NVIDIA Grace Blackwell. Ini dioptimalkan untuk pengembangan AI, terutama dengan platform CUDA-X AI Nvidia, yang mendukung kerangka kerja seperti TensorFlow dan Pytorch melalui Nvidia Tensorrt dan alat lainnya. Sementara DGX Spark terutama dirancang untuk bekerja mulus dengan ekosistem Nvidia, itu tidak secara eksplisit mengecualikan penggunaan kerangka kerja pembelajaran mendalam lainnya seperti Caffe atau Theano.
Namun, menggunakan kerangka kerja seperti Caffe atau theano pada DGX Spark mungkin memerlukan pengaturan tambahan dan pemeriksaan kompatibilitas. Berikut gambaran terperinci:
1. Ekosistem NVIDIA: DGX Spark dioptimalkan untuk platform AI NVIDIA, yang mencakup alat -alat seperti Tensorrt untuk mengoptimalkan model. Platform ini terutama dirancang untuk bekerja dengan kerangka kerja yang terintegrasi dengan perangkat keras dan perangkat lunak NVIDIA, seperti TensorFlow dan Pytorch.
2. Kompatibilitas Caffe dan Theano:
- Caffe: Sementara caffe tidak banyak digunakan seperti dulu, itu masih dapat dijalankan pada NVIDIA GPU menggunakan CUDA. Namun, dukungan Caffe untuk arsitektur dan fitur NVIDIA yang lebih baru mungkin tidak sekuat TensorFlow atau Pytorch. Pengguna perlu memastikan bahwa Caffe dikonfigurasi dengan benar untuk memanfaatkan perangkat keras NVIDIA di DGX Spark.
- Theano: Theano tidak lagi dipertahankan secara aktif dan sebagian besar telah digantikan oleh Tensorflow dan Pytorch. Menjalankan Theano pada DGX Spark kemungkinan akan membutuhkan upaya yang signifikan untuk memastikan kompatibilitas dengan perangkat keras dan perangkat lunak NVIDIA terbaru.
3. Pertimbangan Umum:
- Untuk menggunakan kerangka kerja seperti Caffe atau Theano pada DGX Spark, pengembang perlu memastikan bahwa kerangka kerja ini dikonfigurasi dengan benar untuk memanfaatkan perangkat keras NVIDIA. Ini mungkin melibatkan pengaturan dukungan CUDA secara manual atau menggunakan pustaka pihak ketiga yang memberikan kompatibilitas.
- Selain itu, karena DGX Spark dirancang untuk bekerja mulus dengan platform AI full-stack NVIDIA, menggunakan kerangka kerja lainnya mungkin tidak sepenuhnya memanfaatkan kinerja yang dioptimalkan dan fitur yang disediakan oleh ekosistem NVIDIA.
Singkatnya, sementara DGX Spark terutama dioptimalkan untuk kerangka kerja seperti TensorFlow dan Pytorch, secara teknis dimungkinkan untuk menggunakan kerangka kerja lain seperti Caffe atau Theano dengan pengaturan tambahan dan pemeriksaan kompatibilitas. Namun, manfaat kinerja penuh dari DGX Spark mungkin tidak diwujudkan tanpa menggunakan kerangka kerja dan alat NVIDIA yang direkomendasikan.
Kutipan:
[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-park-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-choosing-the-right-framework
[8] https://tech.yahoo.com/article/nvidias-skark-desktop-ai-su-supercomputer-arrives-this-summer-200351998.html
[9] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers