NVIDIA DGX Spark ni tradicionalni model GPU, ampak kompaktni superračunalnik AI, ki ga poganja NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip. Ta superchip vključuje Blackwell GPU s tenzorskim jedrom pete generacije in podpira FP4, ki je optimiziran za delovne obremenitve AI, kot sta natančno nastavitev in sklepanje. Medtem ko sama Spark DGX ni model GPU, je njegova komponenta GPU zasnovana tako, da obravnava zahtevne naloge AI, vključno s tistimi, ki jih je mogoče voditi s tensorflowom.
Tensorflow se lahko uporablja v sistemih, kot je DGX Spark, ki podpira razvoj in uvajanje AI. Vendar posebna združljivost Tensorflow z GPU DGX Spark ni izrecno podrobna v smislu tradicionalnih modelov GPU. Namesto tega je DGX Spark zasnovan tako, da brezhibno deluje z NVIDIA-jevo platformo AI, ki omogoča uporabnikom, da razvijajo in nameščajo modele AI lokalno ali v oblaku z minimalnimi prilagoditvami.
Za izvajanje Tensorflow na Nvidia GPU -jev na splošno lahko uporabite kateri koli Nvidia GPU, ki podpira CUDA. GPU DGX Spark je del arhitekture Grace Blackwell, ki je optimizirana za naloge AI in vključuje funkcije, kot je NVLink-C2C Interconnect Technology za izboljšano pasovno širino pomnilnika. Ta nastavitev je pripomočena k učinkovitemu izvajanju Tensorflow in drugih okvirov AI, čeprav bo morda zahtevala uporabo NVIDIA -jevega DGX OS, ki temelji na Ubuntu Linuxu.
Če povzamemo, čeprav DGX Spark ne uporablja tradicionalnega modela Nvidia GPU, kot je serija GeForce ali Quadro, je njegov integrirani Blackwell GPU združljiv z AI okviri, kot je Tensorflow zaradi podpore za NVIDIA-jeve tehnologije, usmerjene v AI in programsko opremo.
Navedbe:
[1] https://www.theverge.com/news/631957/nvidia-dgx-park-station-grace-blackwell-ai-Supercomputers-gtc
[2] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-park-and-dgx-station-personal-aai-računalnik
[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-tata-science/spark-ebook/gpu-accelerated-park-3/
[6] https://www.constellationr.com/blog-news/insights/nvidia-launches-dgx-park-dgx-station-pasonal-Aai-Supercomputers
[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
