DGX Spark, оголошений NVIDIA, - це потужний суперкомп'ютер AI, призначений для використання на робочому столі, використовуючи платформу Nvidia Grace Blackwell. Він оптимізований для розвитку AI, особливо з платформою NVIDIA CUDA-X AI, яка підтримує такі рамки, як TensorFlow та Pytorch через Tensorrt та інші інструменти NVIDIA. Незважаючи на те, що DGX Spark в першу чергу розроблений для безперешкодної роботи з екосистемою Nvidia, вона прямо не виключає використання інших рамок глибокого навчання, таких як Кафе або Теано.
Однак використання рамок, таких як Caffe або Theano на DGX Spark, може знадобитися додаткові перевірки налаштування та сумісності. Ось детальний огляд:
1. Екосистема NVIDIA: DGX Spark оптимізована для платформи AI NVIDIA, яка включає такі інструменти, як Tensorrt для оптимізації моделей. Ця платформа в першу чергу розроблена для роботи з рамками, які добре інтегровані з апаратним та програмним стеком Nvidia, такими як TensorFlow та Pytorch.
2. Сумісність Caffe та Theano:
- CAFFE: Хоча Caffe не так широко використовується, як колись, його все ще можна запустити на графічні процесори NVIDIA за допомогою CUDA. Однак підтримка Caffe для нових архітектур та функцій NVIDIA може бути не такою надійною, як TensorFlow або Pytorch. Користувачам потрібно буде забезпечити належне налаштування Caffe для використання апаратного забезпечення NVIDIA в DGX Spark.
- Theano: Theano більше не активно підтримується і його значною мірою замінюється TensorFlow та Pytorch. Запуск Theano на DGX Spark, ймовірно, вимагатиме значних зусиль для забезпечення сумісності з останнім обладнанням та програмним забезпеченням NVIDIA.
3. Загальні міркування:
- Щоб використовувати рамки, такі як Caffe або Theano на DGX Spark, розробникам потрібно було б забезпечити належне налаштування цих рамок для використання апаратного забезпечення NVIDIA. Це може включати вручну налаштування підтримки CUDA або використання сторонніх бібліотек, які забезпечують сумісність.
- Крім того, оскільки DGX Spark призначений для безперешкодного співпраці з платформою AI AI NVIDIA, використання інших рамок може не повністю використовувати оптимізовану продуктивність та функції, що надаються екосистемою Nvidia.
Підсумовуючи це, хоча DGX Spark в основному оптимізована для таких рамок, як TensorFlow та Pytorch, технічно можливо використовувати інші рамки, такі як Caffe або Theano, з додатковими перевірками налаштування та сумісності. Однак повні переваги продуктивності DGX Spark не можуть бути реалізовані без використання рекомендованих рамок та інструментів NVIDIA.
Цитати:
[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-choosse-the-right-framework
[8] https://tech.yahoo.com/article/nvidias-spark-desktop-ai-supercomputer-arrives-this-summer-200351998.html
[9] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-station-personal-ai-комп'ютери