NVIDIA tarafından açıklanan DGX Spark, Nvidia Grace Blackwell platformundan yararlanan masaüstü kullanımı için tasarlanmış güçlü bir AI süper bilgisayarıdır. NVIDIA tensorrt ve diğer araçlar boyunca tensorflow ve pytorch gibi çerçeveleri destekleyen NVIDIA'nın CUDA-X AI platformu ile AI geliştirme için optimize edilmiştir. DGX Spark öncelikle Nvidia'nın ekosistemiyle sorunsuz bir şekilde çalışmak için tasarlanmış olsa da, Caffe veya Theano gibi diğer derin öğrenme çerçevelerinin kullanımını açıkça dışlamaz.
Bununla birlikte, DGX Spark'ta Caffe veya Theano gibi çerçevelerin kullanılması ek kurulum ve uyumluluk kontrolleri gerektirebilir. İşte ayrıntılı bir bakış:
1. NVIDIA'nın ekosistemi: DGX Spark, modelleri optimize etmek için Tensorrt gibi araçları içeren NVIDIA'nın AI platformu için optimize edilmiştir. Bu platform öncelikle NVIDIA'nın Tensorflow ve Pytorch gibi donanım ve yazılım yığını ile iyi entegre edilmiş çerçevelerle çalışmak üzere tasarlanmıştır.
2. Caffe ve theano uyumluluğu:
- Caffe: Caffe bir zamanlar olduğu kadar yaygın olarak kullanılmasa da, yine de Cuda kullanılarak Nvidia GPU'larında çalıştırılabilir. Bununla birlikte, Caffe'nin daha yeni Nvidia mimarileri ve özelliklerine verdiği desteği, tensorflow veya pytorch kadar sağlam olmayabilir. Kullanıcıların, Caffe'nin NVIDIA donanımını DGX Spark'ta kullanacak şekilde uygun şekilde yapılandırıldığından emin olması gerekir.
- Theano: Theano artık aktif olarak korunmuyor ve büyük ölçüde Tensorflow ve Pytorch ile değiştirildi. DGX Spark'ta Teano'yu çalıştırmak, en son NVIDIA donanım ve yazılımıyla uyumluluğu sağlamak için önemli çaba gerektirecektir.
3. Genel Hususlar:
- DGX Spark'ta Caffe veya Theano gibi çerçeveleri kullanmak için, geliştiricilerin bu çerçevelerin NVIDIA donanımından yararlanmak için düzgün bir şekilde yapılandırıldığından emin olmaları gerekir. Bu, CUDA desteğini manuel olarak kurmayı veya uyumluluk sağlayan üçüncü taraf kütüphaneleri kullanmayı içerebilir.
- Ek olarak, DGX Spark, NVIDIA'nın tam yığın AI platformuyla sorunsuz bir şekilde çalışmak üzere tasarlandığından, diğer çerçeveleri kullanmak NVIDIA'nın ekosistemi tarafından sağlanan optimize edilmiş performansı ve özellikleri tam olarak kullanamayabilir.
Özetle, DGX Spark öncelikle Tensorflow ve Pytorch gibi çerçeveler için optimize edilirken, Caffe veya Theano gibi diğer çerçeveleri ek kurulum ve uyumluluk kontrolleriyle kullanmak teknik olarak mümkündür. Bununla birlikte, DGX Spark'ın tam performans avantajları, NVIDIA'nın önerilen çerçevelerini ve araçlarını kullanmadan gerçekleştirilmeyebilir.
Alıntılar:
[1] https://www.microway.com/hpc-tech-tips/deep-learning-frameworks-survey-neon-bm-machine-learning-stack/
[2] https://www.techpowerup.com/334300/nvidia-ansunces-dgx-spark-dgx-tation-personal-a-cicomputers
[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-nounces-dgx-park-and-dgx-tation-personal-a-ci-computers
[6] https://support.brightcomputing.com/manuals/8.1/machine-learning-anual.pdf
[7] https://domino.ai/blog/spark-dask-ray-choosing-tight-framework
[8] https://tech.yahoo.com/article/nvidias-park-desktop-a-supercomputer-revrives-this-summer-200351998.html
[9] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-ansunces-dgx-spark-dgx