Nvidia DGX Spark ไม่ใช่รุ่น GPU แบบดั้งเดิม แต่เป็นซูเปอร์คอมพิวเตอร์ AI ขนาดกะทัดรัดที่ขับเคลื่อนโดย Nvidia GB10 Grace Blackwell Superchip superchip นี้รวมถึงแบล็กเวลล์ GPU ที่มีแกนเทนเซอร์รุ่นที่ห้าและรองรับ FP4 ซึ่งได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับเวิร์กโหลด AI เช่นการปรับจูนและการอนุมาน ในขณะที่ DGX Spark นั้นไม่ใช่รุ่น GPU แต่ส่วนประกอบ GPU ของมันได้รับการออกแบบมาเพื่อจัดการกับงาน AI ที่เรียกร้องรวมถึงชิ้นส่วนที่สามารถทำงานได้ด้วย TensorFlow
TensorFlow สามารถใช้กับระบบเช่น DGX Spark ซึ่งรองรับการพัฒนา AI และการปรับใช้ อย่างไรก็ตามความเข้ากันได้เฉพาะของ tensorflow กับ GPU ของ DGX Spark นั้นไม่ได้มีรายละเอียดอย่างชัดเจนในแง่ของโมเดล GPU แบบดั้งเดิม แต่ DGX Spark ได้รับการออกแบบให้ทำงานได้อย่างราบรื่นกับแพลตฟอร์ม AI แบบเต็มสแต็คของ Nvidia ช่วยให้ผู้ใช้สามารถพัฒนาและปรับใช้โมเดล AI ในพื้นที่หรือในคลาวด์ด้วยการปรับน้อยที่สุด
สำหรับการใช้งาน tensorflow บน Nvidia GPU โดยทั่วไปแล้ว Nvidia GPU ใด ๆ ที่รองรับ CUDA สามารถใช้งานได้ GPU ของ DGX Spark เป็นส่วนหนึ่งของสถาปัตยกรรม Grace Blackwell ซึ่งได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับงาน AI และรวมถึงคุณสมบัติเช่น NVLINK-C2C Technology Interconnect เพื่อปรับปรุงแบนด์วิดท์หน่วยความจำ การตั้งค่านี้เอื้อต่อการใช้งาน TensorFlow และเฟรมเวิร์ก AI อื่น ๆ อย่างมีประสิทธิภาพแม้ว่าอาจต้องใช้ DGX OS ที่กำหนดเองของ Nvidia ซึ่งขึ้นอยู่กับ Ubuntu Linux
โดยสรุปในขณะที่ DGX Spark ไม่ได้ใช้โมเดล Nvidia GPU แบบดั้งเดิมเช่น GeForce หรือ Quadro Series แต่ Blackwell GPU แบบบูรณาการเข้ากันได้กับเฟรมเวิร์ก AI เช่น TensorFlow เนื่องจากการสนับสนุนเทคโนโลยี AI ที่เน้นและซอฟต์แวร์
การอ้างอิง:
[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-science/spark-ebook/gpu-accelerated-spark-3/
[6] https://www.constellationr.com/blog-news/insights/nvidia-launches-dgx-spark-dgx-station-personal-ai-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