DGX Spark, ki ga je napovedala NVIDIA, je močan superračunalnik AI, zasnovan za uporabo namizja, pri čemer uporablja platformo Nvidia Grace Blackwell. Optimiziran je za razvoj AI, zlasti s platformo Nvidia Cuda-X AI, ki podpira okvire, kot sta Tensorflow in Pytorch, skozi Nvidia tensorrt in druga orodja. Medtem ko je DGX Spark zasnovan predvsem tako, da brezhibno deluje z Ekosistemom Nvidia, ne izrecno ne izključuje uporabe drugih okvirov globokega učenja, kot sta Caffe ali Theano.
Vendar pa lahko uporaba okvirov, kot sta Caffe ali Theano na DGX Spark, morda zahtevajo dodatne preglede nastavitve in združljivosti. Tu je podroben pregled:
1. Ekosistem NVIDIA: DGX Spark je optimiziran za NVIDIA -jevo platformo AI, ki vključuje orodja, kot je Tensorrt za optimizacijo modelov. Ta platforma je zasnovana predvsem za delo z okviri, ki so dobro integrirani z NVIDIA-jevo strojno in programsko opremo, kot sta Tensorflow in Pytorch.
2. Združljivost Caffe in Theano:
- Caffe: Medtem ko Caffe ni tako široko uporabljen kot nekoč, ga je še vedno mogoče zagnati na Nvidia GPU -ju z uporabo CUDA. Vendar podpora Caffe za novejše arhitekture in lastnosti Nvidia morda ni tako robustna kot Tensorflow ali Pytorch. Uporabniki bi morali zagotoviti, da je Caffe pravilno konfiguriran za uporabo strojne opreme NVIDIA v DGX Spark.
- Theano: Theano ni več aktivno vzdrževan in je v veliki meri nadomeščen s Tensorflow in Pytorch. Zagon Theano na DGX Spark bi verjetno zahteval veliko truda, da bi zagotovili združljivost z najnovejšo strojno in programsko opremo NVIDIA.
3. Splošni premisleki:
- Za uporabo okvirov, kot sta Caffe ali Theano na DGX Spark, bi morali razvijalci zagotoviti, da so ti okviri pravilno konfigurirani za uporabo strojne opreme NVIDIA. To lahko vključuje ročno nastavitev podpore CUDA ali uporabo knjižnic drugih proizvajalcev, ki zagotavljajo združljivost.
- Poleg tega, ker je DGX Spark zasnovan tako, da brezhibno deluje s platformo AI v celoti NVIDIA, uporaba drugih okvirov morda ne bo v celoti uporabila optimiziranih zmogljivosti in funkcij, ki jih ponuja NVIDIA-jev ekosistem.
Če povzamemo, čeprav je DGX Spark v prvi vrsti optimiziran za okvire, kot sta Tensorflow in Pytorch, je tehnično mogoče uporabiti druge okvire, kot sta Caffe ali Theano, z dodatnimi nastavitvami in združljivostjo. Vendar pa celotne zmogljivosti prednosti DGX Spark morda ne bodo uresničene, ne da bi uporabili priporočene okvire in orodja NVIDIA.
Navedbe:
[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-park-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-nask-ray-choosing-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-park-and-dgx-station-personal-aa-computers