Untuk menjalankan TensorFlow pada NVIDIA DGX Spark, Anda perlu mempertimbangkan beberapa komponen dan kemampuan perangkat keras utama:
1. GPU: Spark DGX menampilkan GPU NVIDIA Blackwell, yang merupakan bagian dari GB10 Grace Blackwell Superchip. GPU ini mencakup inti tensor generasi kelima dan mendukung presisi FP4, membuatnya sangat mampu untuk beban kerja AI, termasuk TensorFlow. Kinerja GPU dioptimalkan untuk tugas-tugas seperti fine-tuning dan inferensi dengan model AI canggih [2] [7].
2. CPU: Sementara spesifikasi CPU DGX Spark tidak dirinci dengan cara yang sama seperti GPU-nya, ia dirancang untuk bekerja dengan mulus dengan GPU melalui teknologi interkoneksi NVLink-C2C NVIDIA. Teknologi ini meningkatkan komunikasi CPU-GPU, memberikan model memori yang koheren yang secara signifikan meningkatkan kinerja untuk tugas AI intensif memori [2] [7].
3. Memori: Spark DGX hadir dengan 128 GB memori LPDDR5X terpadu, yang menawarkan bandwidth dan efisiensi tinggi. Konfigurasi memori ini cocok untuk menangani model dan kumpulan data AI yang besar secara efisien [2] [8].
4. Penyimpanan: Sistem mendukung opsi penyimpanan seperti SSD 1TB atau 4TB, memberikan akses data yang cepat dan kemampuan memuat yang penting untuk aplikasi AI [2].
5. Jaringan: Spark DGX termasuk jaringan ConnectX-7, memungkinkan konektivitas berkecepatan tinggi dan transfer data, yang bermanfaat untuk beban kerja AI terdistribusi [2] [5].
6. Sistem Operasi: Percikan DGX berjalan pada OS DGX NVIDIA, versi khusus Ubuntu Linux, yang dioptimalkan untuk tugas komputasi AI [2].
Singkatnya, percikan DGX dirancang untuk memberikan kemampuan komputasi AI yang kuat dalam bentuk yang ringkas, membuatnya cocok untuk menjalankan TensorFlow dan kerangka kerja AI lainnya secara efisien. GPU canggih, memori berkecepatan tinggi, dan sistem operasi yang dioptimalkan memastikan bahwa ia dapat menangani tugas-tugas AI yang menuntut dengan mudah.
Kutipan:
[1] https://stackoverflow.com/questions/55641125/minimum-required-hardware-component-to-install-tensorflow-pu-in-python
[2] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-station-a-new-spesialisasi-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] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jedy17/nvidia_digits_specs_released_and_renamed_to_dgx/
[6] https://stackoverflow.com/questions/43985250/what-are-the-minimum-system-requirements-for-executing-a-simple-project-in-tenso
[7] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announceses-dgx-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers
[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