El NVIDIA DGX Spark no es un modelo de GPU tradicional, sino una supercomputadora de IA compacta impulsada por el NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip. Este superchip incluye una GPU de Blackwell con núcleos de tensor de quinta generación y admite FP4, que está optimizado para cargas de trabajo de IA, como el ajuste y la inferencia. Si bien el DGX Spark en sí no es un modelo GPU, su componente GPU está diseñado para manejar tareas de IA exigentes, incluidas las que se pueden ejecutar con TensorFlow.
TensorFlow se puede utilizar en sistemas como DGX Spark, que admite el desarrollo y la implementación de la IA. Sin embargo, la compatibilidad específica del flujo de tensor con la GPU de DGX Spark no se detalla explícitamente en términos de modelos de GPU tradicionales. En cambio, el DGX Spark está diseñado para funcionar a la perfección con la plataforma AI de pila completa de NVIDIA, lo que permite a los usuarios desarrollar e implementar modelos AI localmente o en la nube con ajustes mínimos.
Para ejecutar TensorFlow en las GPU NVIDIA, generalmente, se puede usar cualquier GPU de NVIDIA que admite CUDA. La GPU de DGX Spark es parte de la arquitectura Grace Blackwell, que está optimizada para tareas de IA e incluye características como la tecnología de interconexión NVLink-C2C para un ancho de banda de memoria mejorado. Esta configuración es propicio para ejecutar TensorFlow y otros marcos de IA de manera eficiente, aunque puede requerir usar el sistema operativo DGX personalizado de NVIDIA, que se basa en Ubuntu Linux.
En resumen, si bien el DGX Spark no utiliza un modelo de GPU NVIDIA tradicional como la serie GeForce o Quadro, su GPU Blackwell integrada es compatible con marcos de IA como TensorFlow debido a su soporte para las tecnologías y la pila de software centradas en la IA de NVIDIA.
Citas:
[1] https://www.theverege.com/news/631957/nvidia-dgx-park-station-grace-lackwell-ai-superComputers-gtc
[2] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-nounces-dgx-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers
[3] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-station-a-new-specialized-desktop-line-for-ai-work
[4] https://nvidia-merlin.github.io/merlin/main/support_matrix/support_matrix_merlin_tensorflow_training.html
[5] https://www.nvidia.com/en-us/ai-data-science/spark-ebook/gpu-accelerated-park-3/
[6] https://www.constellationr.com/blog-news/insights/nvidia-launches-dgx-park-dgx-station-personal-ai-supercomiters
[7] https://www.reddit.com/r/cuda/comments/1fcal2c/soo_can_i_train_ai_models_tensorflow_etc_using_my/
[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