NVIDIA宣布的DGX Spark是一款功能强大的AI超级计算机，专为桌面使用而设计，利用Nvidia Grace Blackwell平台。它针对AI开发进行了优化，尤其是NVIDIA的CUDA-X AI平台，该平台通过Nvidia Tensorrt和其他工具来支持Tensorflow和Pytorch等框架。虽然DGX Spark主要设计用于与NVIDIA的生态系统无缝合作，但它并未明确排除其他深度学习框架(例如Caffe或Theano)的使用。
但是，在DGX Spark上使用Caffe或Theano等框架可能需要进行其他设置和兼容性检查。这是一个详细的概述：
1。NVIDIA的生态系统：DGX Spark已针对NVIDIA的AI平台进行了优化，其中包括用于优化模型的Tensorrt之类的工具。该平台主要旨在与NVIDIA的硬件和软件堆栈(例如Tensorflow and Pytorch)完善的框架合作。
2。Caffe和Theano兼容性：
-Caffe：虽然Caffe并没有像以前那样广泛使用，但它仍然可以使用CUDA在NVIDIA GPU上运行。但是，Caffe对较新的Nvidia架构和功能的支持可能不像Tensorflow或Pytorch那样强大。用户将需要确保正确配置CAFFE以利用DGX Spark中的NVIDIA硬件。
-Theano：Theano不再积极维护，并且在很大程度上被Tensorflow和Pytorch取代。在DGX Spark上运行Theano可能需要大量努力，以确保与最新的NVIDIA硬件和软件的兼容性。
3。一般考虑：
- 要在DGX Spark上使用Caffe或Theano等框架，开发人员将需要确保正确配置这些框架以利用NVIDIA硬件。这可能涉及手动设置CUDA支持或使用提供兼容性的第三方库。
- 此外，由于DGX Spark旨在与NVIDIA的全栈AI平台无缝地工作，因此使用其他框架可能无法完全利用Nvidia的生态系统提供的优化性能和功能。
总而言之，尽管DGX Spark主要针对Tensorflow和Pytorch等框架进行了优化，但从技术上讲，可以使用其他框架(例如Caffe或Theano)进行其他设置和兼容性检查。但是，如果没有使用NVIDIA推荐的框架和工具，可能无法实现DGX Spark的全部性能优势。
引用：
[1] https://www.microway.com/hpc-tech-tips/deep-learning-frameworks-survey-tensorflow-tenerflow-torch-torch-theano-caffe-neon-neon-ibmm-machine-machine-learning-learning-learning-nning-learning-chin-
[2] https://www.techpowerup.com/334300/nvidia-announces-dgx-spark-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-spark-spark-and-dgx-sten-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-spark-desktop-ai-supercomputer-arrives-arrives-this-summer-200351998.html
[9] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers