NVIDIA DGX Spark không phải là một mô hình GPU truyền thống mà là một siêu máy tính AI nhỏ gọn được cung cấp bởi NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip. Superchip này bao gồm GPU Blackwell với lõi tenor thế hệ thứ năm và hỗ trợ FP4, được tối ưu hóa cho khối lượng công việc AI như tinh chỉnh và suy luận. Mặc dù DGX Spark không phải là mô hình GPU, thành phần GPU của nó được thiết kế để xử lý các nhiệm vụ AI đòi hỏi, bao gồm cả các tác phẩm có thể chạy bằng tenorflow.
Tensorflow có thể được sử dụng trên các hệ thống như DGX Spark, hỗ trợ phát triển và triển khai AI. Tuy nhiên, khả năng tương thích cụ thể của TensorFlow với GPU của DGX Spark không chi tiết rõ ràng về các mô hình GPU truyền thống. Thay vào đó, DGX Spark được thiết kế để hoạt động hoàn hảo với nền tảng AI đầy đủ của NVIDIA, cho phép người dùng phát triển và triển khai các mô hình AI cục bộ hoặc trên đám mây với các điều chỉnh tối thiểu.
Để chạy tenorflow trên GPU NVIDIA, nói chung, bất kỳ GPU NVIDIA nào hỗ trợ CUDA có thể được sử dụng. GPU của DGX Spark là một phần của kiến trúc Grace Blackwell, được tối ưu hóa cho các tác vụ AI và bao gồm các tính năng như công nghệ kết nối NVLink-C2C để tăng cường băng thông bộ nhớ. Thiết lập này có lợi cho việc chạy TensorFlow và các khung AI khác một cách hiệu quả, mặc dù nó có thể yêu cầu sử dụng HĐH DGX tùy chỉnh của NVIDIA, dựa trên Ubuntu Linux.
Tóm lại, trong khi DGX Spark không sử dụng mô hình GPU NVIDIA truyền thống như GeForce hoặc Quadro Series, thì GPU Blackwell tích hợp của nó có thể tương thích với các khung AI như TensorFlow do hỗ trợ cho các công nghệ và phần mềm tập trung vào AI của NVIDIA.
Trích dẫn:
[1] https://www.theverge.com/news/631957/nvidia-dgx-spark-station-grace-blackwell-ai-supercomputers-gtc
[2] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-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-scienc
[6] https://www.constellationr.com/blog-news/insights/nvidia-launches-dgx-spark-dgx-station-personal-ai-supercomputers
.
[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