إن شرارة NVIDIA DGX ليست نموذجًا تقليديًا في GPU ، بل هو حاسوب SuperCuper المدمج الذي يعمل به Superchip NVIDIA GB10 GRACE Blackwell. يتضمن هذا السوبر Supercip GPU Blackwell مع توتر الجيل الخامس ويدعم FP4 ، والذي تم تحسينه لأعباء عمل الذكاء الاصطناعى مثل التثبيت والاستدلال. على الرغم من أن DGX Spark نفسها ليست نموذج GPU ، إلا أن مكون GPU الخاص به مصمم للتعامل مع مهام الذكاء الاصطناعى المطالبة ، بما في ذلك تلك التي يمكن تشغيلها باستخدام TensorFlow.
يمكن استخدام TensorFlow على أنظمة مثل DGX Spark ، والتي تدعم تطوير AI ونشرها. ومع ذلك ، فإن التوافق المحدد لـ Tensorflow مع وحدة معالجة الرسومات DGX Spark ليست مفصلة بشكل صريح من حيث نماذج GPU التقليدية. بدلاً من ذلك ، تم تصميم Spark DGX للعمل بسلاسة مع منصة AI كاملة من NVIDIA ، مما يسمح للمستخدمين بتطوير ونشر نماذج الذكاء الاصطناعى محليًا أو في السحابة مع الحد الأدنى من التعديلات.
لتشغيل TensorFlow على NVIDIA GPUs ، بشكل عام ، يمكن استخدام أي وحدة معالجة الرسومات NVIDIA التي تدعم CUDA. يعد وحدة معالجة الرسومات DGX Spark جزءًا من بنية Grace Blackwell ، والتي تم تحسينها لمهام الذكاء الاصطناعى وتتضمن ميزات مثل تقنية NVLink-C2C Interconnect لتعزيز النطاق الترددي للذاكرة. هذا الإعداد يفضي إلى تشغيل Tensorflow وأطر أخرى من الذكاء الاصطناعي بكفاءة ، على الرغم من أنه قد يتطلب استخدام OS DGX المخصص من NVIDIA ، والذي يعتمد على Ubuntu Linux.
باختصار ، على الرغم من أن DGX Spark لا تستخدم نموذج NVIDIA GPU التقليدي مثل GeForce أو Quadro Series ، فإن GPU المدمجة في Blackwell متوافق مع أطر AI مثل Tensorflow بسبب دعمها للتقنيات والبرامج التي تركز على AI في NVIDIA.
الاستشهادات:
[1] https://www.theverge.com/news/631957/nvidia-dgx-spark-station-grace-lackwell-ai-supercomputers-gtc
[2] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-tation-personal-ai-copters
[3] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-tation-a-new-desktop-line-for-ai-work
[4] https://nvidia-merlin.github.io/merlin/main/support_matrix/support_matrix_merlin_tensorflow_training.html
[5]
[6] https://www.constellationr.com/blog-news/insights/nvidia-launches-dgx-spark-dgx-tation-personal-ai-supercomputers
[7]
[8] https://www.arista.com/assets/data/pdf/whitepapers/nvidia-wp-scaling-dl-with-matrix-dgx-1-w03wp201904.pdf
[9] https://www.tensorflow.org/guide/gpu