NVIDIA DGX Spark bukanlah model GPU tradisional tetapi superkomputer AI kompak yang ditenagai oleh NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip. Superchip ini mencakup GPU Blackwell dengan inti tensor generasi kelima dan mendukung FP4, yang dioptimalkan untuk beban kerja AI seperti penyesuaian dan inferensi. Sementara percikan DGX itu sendiri bukan model GPU, komponen GPU -nya dirancang untuk menangani tugas AI yang menuntut, termasuk yang dapat dijalankan dengan TensorFlow.
TensorFlow dapat digunakan pada sistem seperti DGX Spark, yang mendukung pengembangan dan penyebaran AI. Namun, kompatibilitas spesifik tensorflow dengan GPU DGX Spark tidak secara eksplisit terperinci dalam hal model GPU tradisional. Sebagai gantinya, DGX Spark dirancang untuk bekerja mulus dengan platform AI full-stack NVIDIA, yang memungkinkan pengguna untuk mengembangkan dan menggunakan model AI secara lokal atau di cloud dengan penyesuaian minimal.
Untuk menjalankan TensorFlow pada NVIDIA GPU, umumnya, setiap GPU NVIDIA yang mendukung CUDA dapat digunakan. GPU DGX Spark adalah bagian dari Arsitektur Grace Blackwell, yang dioptimalkan untuk tugas AI dan mencakup fitur-fitur seperti teknologi interkoneksi NVLink-C2C untuk meningkatkan bandwidth memori. Pengaturan ini kondusif untuk menjalankan TensorFlow dan kerangka kerja AI lainnya secara efisien, meskipun mungkin memerlukan menggunakan OS DGX khusus NVIDIA, yang didasarkan pada Ubuntu Linux.
Singkatnya, sementara percikan DGX tidak menggunakan model GPU NVIDIA tradisional seperti seri GeForce atau Quadro, GPU Blackwell terintegrasi ini kompatibel dengan kerangka AI seperti Tensorflow karena dukungannya untuk teknologi dan tumpukan perangkat lunak NVIDIA yang berfokus pada AI.
Kutipan:
[1] https://www.theverge.com/news/631957/nvidia-dgx-spark-station-meng- blackwell-ai-supercomputers-gtc
[2] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers
[3.
[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-cience/spark-ebook/gpu-accelerated-park-3/
[6] https://www.constellationr.com/blog-news/insights/nvidia-launches-dgx-park-dgx-station-personal-ai-supercomputer
[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