DGX Spark, poháněná NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip, využívá technologii propojení NVIDIA NVLINK-C2C k výraznému zvýšení výkonu v pracovní zátěži AI, včetně těch, které zahrnují tensorflow. Tato technologie poskytuje model paměti CPU+GPU-Coherent, který nabízí pětinásobek šířky pásma PCIE páté generace. Tato zvýšená šířka pásma je zásadní pro úkoly AI náročné na paměť, protože umožňuje rychlejší přenos dat mezi CPU a GPU, snižování úzkých míst a zlepšení celkové účinnosti systému.
V souvislosti s TensorFlow, který je oblíbeným rámcem hlubokého učení, může tato technologie propojení urychlit trénink a závěr modelu tím, že zajistí, že data jsou rychle přístupná jak CPU, tak GPU. Tensorflow se silně spoléhá na zrychlení GPU pro své výpočty a technologie NVLINK-C2C v Sparku DGX zajišťuje, že data mohou být rychle přesunuta mezi CPU a GPU, což optimalizuje výkon operací Tensorflow.
Integrace DGX Spark s platformou AI Full-stack AI navíc umožňuje uživatelům bezproblémově přesouvat své modely z prostředí na stolní počítače do infrastruktury cloudového nebo datového centra s minimálními změnami kódu. Tato flexibilita je prospěšná pro uživatele TensorFlow, protože jim umožňuje prototyp, jemné doladění a efektivně iterovat na svých pracovních postupech v různých prostředích.
Vysoce výkonné schopnosti DGX Spark, v kombinaci s jeho kompaktním tvarovým faktorem, z něj činí ideální nástroj pro výzkumné pracovníky a vývojáře pracující s velkými modely AI, jako jsou možnosti používané v aplikacích Tensorflow. Systém podporuje modely AI s až 200 miliardami parametrů, které jsou srovnatelné s modely, jako je OpenAI's GPT-3, a pro výpočty AI může dodávat až 1 000 bilionů operací za sekundu (TOPS). Tato úroveň výkonu je zásadní pro urychlení vývoje a nasazení aplikací AI, které se spoléhají na Tensorflow.
Stručně řečeno, technologie NVLINK-C2C DGX Spark NVLINK-C2C zvyšuje výkon TensorFlow tím, že poskytuje vysokou pásmovou šířku, nízko latenční spojení mezi CPU a GPU, což je nezbytné pro pracovní zátěž AI náročné na paměť. To v kombinaci s vysoce výkonnými schopnostmi systému a bezproblémovou integrací s platformou AI NVIDIA z něj činí efektivní nástroj pro zrychlení vývoje AI založeného na TensorFlow.
Citace:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-Dgx-park-and-Dgx-station-to--ai-computers
[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-park-park-dgx-station-revolution-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-dwith-tith-tith-tit--tgx-1-w03wp201904.pdf
[7] https://www.stocktitan.net/news/nvda/nvidia-announces-park-s-park-and-Dgx-station-ersonal-ai-vg4pfhn7Jedk.html
[8] https://www.barchart.com/story/news/31463037/nvidia-announces-park-spark-and-Dgx-Personal-Ai-computers
[9] https://download.boston.co.uk/downloads/2/f/8/2f8a21bd-5d72-4021-b06f-cbe3abb0906b/wekaai-nvidia-ra_a100-1.pdf
[10] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-station-a-new-specializované-desktop-line-for-ai-work
[11] https://www.nvidia.com/en-us/ai-data-science/spark-ebook/gpu-accelerated-park-3/
[12] https://www.constellationr.com/blog-news/insights/nvidia-lounches-dgx-park-park-dgx-station-toral-ai-supercomputers