A DGX Spark, amelyet az NVIDIA jelentett be, egy hatalmas AI szuperszámítógép, amelyet asztali használatra terveztek, és kihasználják az Nvidia Grace Blackwell platformot. Optimalizálva van az AI fejlesztéshez, különösen az NVIDIA CUDA-X AI platformjával, amely támogatja az olyan kereteket, mint a TensorFlow és a Pytorch az Nvidia Tensorrton és más eszközökön keresztül. Míg a DGX Spark elsősorban az NVIDIA ökoszisztémájával való zökkenőmentes együttműködésre tervezték, ez nem zárja ki kifejezetten más mély tanulási keretek, például kaffe vagy Theano használatát.
A keretrendszerek, például a koff vagy a Theano DGX Spark használatának használatához azonban további beállítási és kompatibilitási ellenőrzéseket igényelhet. Itt van egy részletes áttekintés:
1. NVIDIA ökoszisztémája: A DGX Spark optimalizálva van az NVIDIA AI platformjára, amely olyan eszközöket tartalmaz, mint például a Tensorrt a modellek optimalizálására. Ezt a platformot elsősorban olyan keretekkel való együttműködésre tervezték, amelyek jól integráltak az NVIDIA hardver- és szoftvercsomagjával, mint például a TensorFlow és a Pytorch.
2. kaffe és a theano kompatibilitása:
- Caffe: Noha a kaffát nem olyan széles körben használják, mint amilyen volt, még mindig futtatható az NVIDIA GPU -kon CUDA segítségével. A Caffe újabb NVIDIA architektúrák és tulajdonságok támogatása azonban nem feltétlenül olyan robusztus, mint a TensorFlow vagy a Pytorch. A felhasználóknak gondoskodniuk kell arról, hogy a kaffe megfelelően konfiguráljon az NVIDIA hardverének DGX Sparkban történő felhasználására.
- Theano: Theano már nem tartja fenn aktívan, és nagyrészt a Tensorflow és a Pytorch váltotta fel. A Theano DGX Sparkon történő futtatásához valószínűleg jelentős erőfeszítéseket igényelne a legújabb NVIDIA hardverrel és szoftverekkel való kompatibilitás biztosítása érdekében.
3. Általános megfontolások:
- A keretek, például a Caffe vagy a Theano DGX Spark használatához a fejlesztőknek gondoskodniuk kell arról, hogy ezeket a kereteket megfelelően konfigurálják az NVIDIA hardver kiaknázására. Ez magában foglalhatja a CUDA-támogatás kézi beállítását vagy harmadik fél könyvtárak használatát, amelyek kompatibilitást biztosítanak.
- Ezenkívül, mivel a DGX Spark-ot úgy tervezték, hogy zökkenőmentesen működjön az NVIDIA teljes halom AI platformjával, más keretek használata esetleg nem használja ki teljesen az NVIDIA ökoszisztéma által biztosított optimalizált teljesítményt és funkciókat.
Összefoglalva: míg a DGX Spark elsősorban olyan keretekre van optimalizálva, mint a Tensorflow és a Pytorch, technikailag lehetséges más kereteket használni, mint például a kaffe vagy a theano további beállításokkal és kompatibilitási ellenőrzésekkel. A DGX Spark teljes teljesítményének előnyei azonban nem valósulnak meg az NVIDIA által ajánlott keretek és eszközök használata nélkül.
Idézetek:
[1] https://www.microway.com/hpc-tech-typs/deep-learning-frameworks-survey-tensorflow-torch-theano-caffe-neon-bm-bm-bm-rearning-stack/
[2] https://www.techpowerup.com/334300/nvidia-nnoundes-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.bararchart.com/story/news/31463037/nvidia-announdes-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-choosing-the-right-framework
[8] https://tech.yahoo.com/article/nvidias-park-desktop-ai-supercomputer-arries-this-summer-200351998.html
[9] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announdes-dgx-park-and-dgx-station-personal-ai-computers