لتشغيل TensorFlow على Nvidia DGX Spark ، تحتاج إلى النظر في العديد من مكونات وقدرات الأجهزة الرئيسية:
1. GPU: تتميز Spark DGX بوحدة GPU NVIDIA Blackwell ، والتي تعد جزءًا من Superchip Grace Blackwell Grace. يتضمن وحدة معالجة الرسومات هذا من الجيل الخامس نوى الموتر وتدعم دقة FP4 ، مما يجعلها قادرة للغاية على أعباء عمل الذكاء الاصطناعي ، بما في ذلك Tensorflow. تم تحسين أداء GPU للمهام مثل التثبيت والاستدلال مع نماذج الذكاء الاصطناعى المتقدمة [2] [7].
2. وحدة المعالجة المركزية: على الرغم من أن مواصفات وحدة المعالجة المركزية لـ DGX Spark ليست مفصلة بنفس طريقة وحدة معالجة الرسومات الخاصة بها ، إلا أنها مصممة للعمل بسلاسة مع GPU من خلال تقنية NVLINK-C2C المترتبة على NVIDIA. تعزز هذه التكنولوجيا اتصال CPU-GPU ، مما يوفر نموذجًا متماسكًا للذاكرة يعزز بشكل كبير الأداء لمهام الذكاء الاصطناعي كثيفة الذاكرة [2] [7].
3. الذاكرة: تأتي شرارة DGX مع 128 جيجابايت من ذاكرة LPDDR5x الموحدة ، والتي توفر النطاق الترددي العالي والكفاءة. تكوين الذاكرة هذا مناسب للتعامل مع نماذج AI الكبيرة ومجموعات البيانات بكفاءة [2] [8].
4. التخزين: يدعم النظام خيارات التخزين مثل SSD 1 تيرابايت أو 4TB ، مما يوفر إمكانيات وصول سريع للوصول إلى البيانات الضرورية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي [2].
5. الشبكات: تتضمن شرارة DGX شبكات ConnectX-7 ، مما يسمح بالاتصال عالي السرعة ونقل البيانات ، وهو أمر مفيد لأعباء عمل الذكاء الاصطناعى الموزعة [2] [5].
6. نظام التشغيل: يعمل شرارة DGX على نظام DGX OS في NVIDIA ، وهو إصدار مخصص من Ubuntu Linux ، والذي تم تحسينه لمهام الحوسبة الذكرية [2].
باختصار ، تم تصميم Spark DGX لتوفير إمكانيات الحوسبة القوية من الذكاء الاصطناعي في شكل مضغوط ، مما يجعلها مناسبة لتشغيل Tensorflow وأطر أخرى منظمة العفو الدولية بكفاءة. تضمن GPU المتقدم ، والذاكرة عالية السرعة ، ونظام التشغيل المحسّن أنه يمكنه التعامل مع مهام الذكاء الاصطناعي بسهولة.
الاستشهادات:
[1] https://stackoverflow.com/questions/55641125/minimum-required-hardware-component-to-install-tensorflow-gpu-in-python
[2] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-station-a-new-desktop-line-for-ai-work
[3] https://www.proxpc.com/blogs/system-hardware-requirements-for-tensorflow-lite-in-2025
[4] https://docs.netapp.com/us-en/netapp-solutions/ai/ai-dgx-superpod.html
[5]
[6] https://stackoverflow.com/questions/43985250/what-ant-minimum-system-requirements-for-executing-a-simple-project-
[7 "
[8] https://www.youtube.com/watch؟v=KRBH0VON-2A
[9] https://www.arista.com/assets/data/pdf/whitepapers/nvidia-wp-scaling-dl-with-matrix-dgx-1-w03wp201904.pdf