„DGX Spark“, paskelbta „NVIDIA“, yra galingas AI superkompiuteris, skirtas naudoti staliniams kompiuteriams, panaudojant „Nvidia Grace Blackwell“ platformą. Jis yra optimizuotas AI kūrimui, ypač naudojant „NVIDIA“ „Cuda-X AI“ platformą, kuri palaiko tokius rėmus kaip „Tensorflow“ ir „Pytorch“ per „Nvidia Tensorrt“ ir kitus įrankius. Nors „DGX Spark“ pirmiausia yra skirta sklandžiai dirbti su „NVIDIA“ ekosistema, ji aiškiai neatmeta kitų giluminio mokymosi sistemų, tokių kaip „Caffe“ ar „Theano“, naudojimą.
Tačiau naudojant tokius rėmus kaip „Caffe“ ar „Theano“ „DGX Spark“ gali prireikti papildomų sąrankos ir suderinamumo patikrinimų. Čia yra išsami apžvalga:
1. „NVIDIA“ ekosistema: „DGX Spark“ yra optimizuota NVIDIA AI platformai, kurioje yra tokios priemonės kaip „Tensorrt“ modeliams optimizuoti. Ši platforma pirmiausia skirta dirbti su rėmais, kurie yra gerai integruoti su „NVIDIA“ aparatinės ir programinės įrangos kaminu, tokiomis kaip „Tensorflow“ ir „Pytorch“.
2. „Caffe“ ir „Theano“ suderinamumas:
- Caffe: Nors „Caffe“ nėra taip plačiai naudojama, kaip kadaise buvo, ji vis tiek gali būti vykdoma naudojant NVIDIA GPU, naudojant CUDA. Tačiau „Caffe“ palaikymas naujesnėms „Nvidia“ architektūroms ir funkcijoms gali būti ne tokia tvirta kaip „Tensorflow“ ar „Pytorch“. Vartotojams reikės užtikrinti, kad „Caffe“ būtų tinkamai sukonfigūruota naudoti „NVIDIA“ aparatinę įrangą „DGX Spark“.
- Theano: „Theano“ nebėra aktyviai prižiūrimas ir jį daugiausia pakeitė „Tensorflow“ ir „Pytorch“. Norint užtikrinti suderinamumą su naujausia „NVIDIA“ aparatine ir programine įranga, greičiausiai reikės didelių pastangų, kad paleistumėte „Theano“ „DGX Spark“.
3. Bendrieji aspektai:
- Norėdami naudoti rėmus, tokius kaip „Caffe“ ar „Theano“, „DGX Spark“, kūrėjai turėtų užtikrinti, kad šie rėmai būtų tinkamai sukonfigūruoti, kad būtų galima panaudoti NVIDIA aparatinę įrangą. Tai gali apimti rankiniu būdu CUDA palaikymo nustatymą arba trečiųjų šalių bibliotekų, užtikrinančių suderinamumą, naudojimą.
- Be to, kadangi „DGX Spark“ yra skirta sklandžiai veikti su „NVIDIA“ pilno kamieno AI platforma, naudojant kitas sistemas gali nevisiškai panaudoti optimizuotą našumą ir funkcijas, kurias teikia „NVIDIA“ ekosistema.
Apibendrinant galima pasakyti, kad nors „DGX Spark“ pirmiausia yra optimizuotas tokioms sistemoms kaip „Tensorflow“ ir „Pytorch“, techniškai įmanoma naudoti kitus rėmus, tokius kaip „Caffe“ ar „Theano“ su papildomomis sąrankos ir suderinamumo patikrinimais. Tačiau visi „DGX Spark“ naudos pranašumai gali būti neįprasti nenaudojant „NVIDIA“ rekomenduojamų sistemų ir įrankių.
Citatos:
[1] https://www.microway.com/hpc-tech-typs/deep-learning-frameworks-survey-tensorflow-torch-theano-caffe-neon-ibm-machine-learning-stack/
[2] https://www.techpowerup.com/334300/nvidia-announces-dgx-park-and-dgx-stitation-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-stiation-personal-ai-computers
[6] https://support.brightcomputing.com/manuals/8.1/machine-learning-manual.pdf
[7] https://domino.ai/blog/spark-dask-ray-choing-the-right-framework
[8] https://tech.yahoo.com/article/nvidias-spark-desktop-ai-suppercomputer-arrives-summer-200351998.html
[9] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers