تستخدم Spark DGX ، التي تعمل بتقنية التوصيل البيني للربط Grace Grace Grace Grace من NVIDIA ، تقنية NVIDIA NVLINK-C2C لتعزيز الأداء بشكل كبير في أعباء عمل الذكاء الاصطناعي ، بما في ذلك تلك التي تتضمن TensorFlow. توفر هذه التكنولوجيا نموذج ذاكرة CPU+GPU-Cherrent ، ويقدم خمسة أضعاف عرض النطاق الترددي من PCIe من الجيل الخامس. يعد هذا النطاق الترددي المحسن أمرًا بالغ الأهمية لمهام الذكاء الاصطناعى المكثفة للذاكرة ، حيث يسمح بنقل البيانات بشكل أسرع بين وحدة المعالجة المركزية و GPU ، مما يقلل من الاختناقات وتحسين كفاءة النظام بشكل عام.
في سياق TensorFlow ، وهو إطار تعليمي عميق شهير ، يمكن أن تسرع هذه التقنية المترابطة التدريب على النماذج واستدلالها من خلال ضمان الوصول بسرعة إلى كل من وحدة المعالجة المركزية و GPU. تعتمد TensorFlow اعتمادًا كبيرًا على تسريع GPU لحسابها ، وتضمن تقنية NVLink-C2C في شرارة DGX أن يمكن نقل البيانات بسرعة بين وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات ، مما يؤدي إلى تحسين أداء عمليات التنسور.
علاوة على ذلك ، يتيح تكامل DGX Spark مع منصة NVIDIA الكاملة AI للمستخدمين نقل نماذجهم بسلاسة من بيئات سطح المكتب إلى البنية التحتية السحابة أو مركز البيانات مع الحد الأدنى من التغييرات في التعليمات البرمجية. هذه المرونة مفيدة لمستخدمي TensorFlow ، لأنها تمكنهم من النموذج الأولي ، والضبط ، والتكرار في سير عملهم بكفاءة عبر بيئات مختلفة.
إن إمكانيات DGX Spark عالية الأداء ، بالإضافة إلى عامل الشكل المدمج ، تجعلها أداة مثالية للباحثين والمطورين الذين يعملون مع نماذج كبيرة من الذكاء الاصطناعي ، مثل تلك المستخدمة في تطبيقات TensorFlow. يدعم النظام نماذج الذكاء الاصطناعى مع ما يصل إلى 200 مليار معلمة ، والتي تشبه نماذج مثل Openai GPT-3 ، ويمكنها تقديم ما يصل إلى 1000 تريليون عملية في الثانية (TOPS) لحسابات الذكاء الاصطناعي. هذا المستوى من الأداء أمر بالغ الأهمية لتسريع تطوير ونشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تعتمد على TensorFlow.
باختصار ، تعزز تقنية NVLink-C2C من DGX Spark من أداء Tensorflow من خلال توفير اتصال عالي النطاق ، منخفضة الكلية بين وحدة المعالجة المركزية و GPU ، وهو أمر ضروري لأعباء عمل AI المكثفة للذاكرة. هذا ، إلى جانب إمكانات النظام عالية الأداء والتكامل السلس مع منصة AI من NVIDIA ، يجعلها أداة فعالة لتسريع تطوير الذكاء الاصطناعي القائم على التوتر.
الاستشهادات:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-tation-personal-ai-copters
[2] https://www.digitimes.com/news/a20250319pd227/nvidia-gtc-ai-supercomputing-2025.html
[3] https://www.weka.io/wp-content/uploads/2023/04/weka-nvidia-dgx-a100-systems.pdf
[4] https://www.ainvest.com/news/nvidia-unveils-dgx-spark-dgx-station-revolutionizing-personal-ai-computing-2503
[5] https://en.eeworld.com.cn/news/wltx/eic692803.html
[6] https://www.arista.com/assets/data/pdf/whitepapers/nvidia-wp-scaling-dl-with-matrix-dgx-1-w03wp201904.pdf
[7] https://www.stocktitan.net/news/nvda/nvidia-announces-dgx-spark-dgx-tation-personal-ai-vg4pfhn7jedk.html
[8] https://www.barchart.com/story/news/31463037/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-tation-personal-ai-copters
[9)
[10] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-tation-a-new-desktop-line-for-ai-work
[11]
[12] https://www.constellationr.com/blog-news/insights/nvidia-launches-dgx-spark-dgx-tation-personal-ai-supercomputers