NVIDIA DGX kıvılcımı geleneksel bir GPU modeli değil, NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip tarafından desteklenen kompakt bir AI süper bilgisayar. Bu süperchip, beşinci nesil tensör çekirdeklerine sahip bir Blackwell GPU içerir ve ince ayar ve çıkarım gibi AI iş yükleri için optimize edilen FP4'ü destekler. DGX kıvılcımı bir GPU modeli olmasa da, GPU bileşeni, TensorFlow ile çalıştırılabilecekler de dahil olmak üzere talep eden AI görevlerini yerine getirmek için tasarlanmıştır.
Tensorflow, AI geliştirme ve dağıtımı destekleyen DGX Spark gibi sistemlerde kullanılabilir. Bununla birlikte, tensorflow'un DGX Spark'ın GPU'si ile spesifik uyumluluğu, geleneksel GPU modelleri açısından açıkça ayrıntılı bir şekilde ayrıntılı değildir. Bunun yerine, DGX Spark, NVIDIA'nın tam yığın AI platformuyla sorunsuz bir şekilde çalışmak üzere tasarlanmıştır, bu da kullanıcıların AI modellerini yerel olarak veya bulutta minimal ayarlarla geliştirmesine ve dağıtmasına olanak tanır.
NVIDIA GPU'larında tensorflow çalıştırmak için, genellikle CUDA'yı destekleyen herhangi bir NVIDIA GPU kullanılabilir. DGX Spark'ın GPU'si, AI görevleri için optimize edilmiş ve gelişmiş bellek bant genişliği için NVLink-C2C ara bağlantısı teknolojisi gibi özellikler içeren Grace Blackwell Mimarlığının bir parçasıdır. Bu kurulum, TensorFlow'u ve diğer AI çerçevelerini verimli bir şekilde çalıştırmaya elverişlidir, ancak NVIDIA'nın Ubuntu Linux'a dayanan özel DGX OS'nin kullanılmasını gerektirebilir.
Özetle, DGX Spark GeForce veya Quadro Serisi gibi geleneksel bir NVIDIA GPU modeli kullanmasa da, entegre Blackwell GPU, NVIDIA'nın AI odaklı teknolojilere ve yazılım yığını desteği nedeniyle Tensorflow gibi AI çerçeveleri ile uyumludur.
Alıntılar:
[1] https://www.theverge.com/news/631957/nvidia-dgx-spark-grace-blackwell-ai-supercomputers-gtc
[2] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-ansunces-dgx-spark-dgx
[3] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-tation-a-new-seccialize-desktop-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-laches-dgx-park-dgx-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-caling-dl-with-matrix-dgx-1-w03wp201904.pdf
[9] https://www.tensorflow.org/guide/gpu