„DGX“ kibirkštis, maitinama „NVIDIA“ „GB10 Grace Blackwell Superchip“, naudoja „NVIDIA NVLINK-C2C“ sujungimo technologiją, kad žymiai padidintų AI darbo krūvių našumą, įskaitant tuos, kurie apima „Tensorflow“. Ši technologija pateikia CPU+GPU-coherent atminties modelį, kuris penkis kartus didesnis už penktosios kartos PCIE pralaidumą. Šis sustiprintas pralaidumas yra labai svarbus atliekant daug atminties reikalaujančių AI užduočių, nes tai leidžia greičiau perduoti duomenis tarp CPU ir GPU, sumažinant kliūčių ir bendrą sistemos efektyvumą.
„Tensorflow“, kuri yra populiari giluminio mokymosi sistema, ši sujungimo technologija gali pagreitinti modelio mokymą ir išvadą užtikrinant, kad duomenys būtų greitai prieinami tiek CPU, tiek GPU. „Tensorflow“ labai priklauso nuo GPU pagreičio savo skaičiavimams, o „NVLINK-C2C“ technologija DGX kibirkštyje užtikrina, kad duomenys gali būti greitai perkeliami tarp CPU ir GPU, optimizuodami „Tensorflow“ operacijų našumą.
Be to, „DGX Spark“ integracija su „NVIDIA“ pilnaverte AI platforma leidžia vartotojams sklandžiai perkelti savo modelius iš stalinių kompiuterių aplinkos į debesų ar duomenų centro infrastruktūrą su minimaliais kodo pakeitimais. Šis lankstumas yra naudingas „Tensorflow“ vartotojams, nes tai suteikia jiems galimybę efektyviai sureguliuoti prototipą, tiksliai sureguliuoti ir pakartoti jų darbo eigą įvairiose aplinkose.
Dėl didelio našumo „DGX Spark“ galimybių kartu su kompaktiška formos faktoriu jis tampa idealiu įrankiu tyrėjams ir kūrėjams, dirbantiems su dideliais AI modeliais, tokiais, kurie naudojami „Tensorflow“ programose. Sistema palaiko AI modelius, kurių parametrai yra iki 200 milijardų, o tai yra panaši į modelius, tokius kaip „Openai“ GPT-3, ir AI skaičiavimams gali atlikti iki 1000 trilijonų operacijų per sekundę (TOPS). Šis našumo lygis yra labai svarbus norint pagreitinti PG programų, kurios priklauso nuo „Tensorflow“, kūrimo ir diegimo.
Apibendrinant galima pasakyti, kad „DGX Spark“ „NVLINK-C2C“ „Interconnect“ technologija padidina „Tensorflow“ našumą, suteikdama aukšto lygio, mažo vėlavimo ryšį tarp CPU ir GPU, kuris yra būtinas atmintyje reikalaujančiam AI darbo krūviams. Tai kartu su aukštos kokybės sistemos galimybėmis ir vientisa integracija su NVIDIA AI platforma tampa veiksmingu įrankiu pagreitinant „Tensorflow“ pagrįstą AI kūrimą.
Citatos:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-park-and-dgx-station-personal-ai-computers
[2] https://www.digtimes.com/news/a20250319pd227/nvidia-gtc-ai-suppercomputing-2025.html
[3] https://www.weka.io/wp-content/uploads/2023/04/weka-vidia-dgx-a100-systems.pdf
[4] https://www.ainvest.com/news/nvidia-unveils-dgx-park-dgx-stiation-revoliucizing-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-caling-dl-with-matrix-dgx-1-w03wp201904.pdf
[7] https://www.stocktitan.net/news/nvda/nvidia-announces-dgx-park-and-dgx-stiation-personal- ai-vg4pfhn7jedk.html
[8] https://www.barchart.com/story/news/31463037/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-stiation-personal-ai-computers
[9] https://download.boston.co.uk/downloads/2/f/8/2f8a21bd-5d72-4021-b06f-cbe3abb0906b/wekaai-nvidia-pa_a100-1.pdf
[10] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-tation-a-new specifialized-desktop-line-for-ai-work
[11] https://www.nvidia.com/en-us/ai-data-science/spark-ebook/gpu-accelerated-spark-3/
[12] https://www.constellationr.com/blog-news/insights/nvidia-launches-dgx-park-dgx-stiation-asonal-ai-superkompiuteriai