NVIDIA의 풀 스택 AI 플랫폼은 DGX Spark와 결합 할 때 AI 개발자, 연구원, 데이터 과학자 및 학생에게 몇 가지 중요한 이점을 제공합니다. 주요 이점은 다음과 같습니다.
1. 원활한 모델 배포 : 풀 스택 AI 플랫폼을 사용하면 사용자는 AI 모델을 데스크탑에서 DGX 클라우드 또는 코드 변경이 거의없는 다른 가속 클라우드 또는 데이터 센터 인프라로 원활하게 이동할 수 있습니다. 이 유연성은 AI 워크 플로의 프로토 타이핑, 미세 조정 및 반복 프로세스를 단순화하여 AI 프로젝트를 지역 개발에서 대규모 배포로 쉽게 확장 할 수 있도록합니다 [1] [3].
2. 고성능 컴퓨팅 : NVIDIA GB10 GRACE BLACKWELL SUPERCHIP로 구동되는 DGX Spark는 AI 컴퓨팅 초당 최대 1 조 1 조 개의 작업을 제공합니다. 이 고성능 기능은 NVIDIA COSMOS INORE World Foundation 모델 및 NVIDIA GR00T N1 Robot Foundation 모델과 같은 최신 AI 추론 모델과의 미세 조정 및 추론에 중요합니다 [1] [3].
3. 최적화 된 하드웨어 및 소프트웨어 통합 : NVIDIA GB10 SUPERCHIP는 NVLINK-C2C 인터커넥트 기술을 사용하여 5 세대 PCIE의 대역폭을 제공하는 CPU+GPU 캐리 런트 메모리 모델을 제공합니다. 이 통합은 메모리 집약적 인 AI 개발자 워크로드의 성능을 최적화하여 GPU와 CPU 간의 효율적인 데이터 액세스를 보장합니다 [1] [3].
4. 접근성 및 이식성 : 세계에서 가장 작은 AI 슈퍼 컴퓨터로서 DGX Spark는 연구원, 데이터 과학자, 로봇 개발자 및 학생을 포함한 광범위한 사용자가 대규모 성능 기능을 갖춘 생성 및 물리적 AI 프로젝트를 수행 할 수 있도록 강화합니다. 소형 폼 팩터를 사용하면 데스크톱 사용에 액세스 할 수있게되므로 사용자는 광범위한 데이터 센터 인프라가 필요하지 않고 AI 혁신의 경계를 넓힐 수 있습니다 [1] [3].
5. 네트워킹 및 확장 성 : NVIDIA Connect-X가 활성화 한 것과 같은 고성능 네트워킹 기능을 통해 여러 DGX 스파크 시스템을 연결하여 최대 405 억 파라미터로 AI 모델을 지원할 수 있습니다. 이 확장 성은 협업 프로젝트 및 대규모 AI 응용 프로그램에 필수적입니다 [9].
6. 포괄적 인 AI 생태계 : NVIDIA의 풀 스택 AI 플랫폼은 CUDA, CUDNN, Tensorrt 및 Rapids를 포함한 광범위한 AI 프레임 워크 및 도구를 지원합니다. 이 생태계는 개발자가 데이터 준비에서 모델 배포에 이르기까지 AI 개발의 모든 단계에 대해 NVIDIA 하드웨어의 잠재력을 최대한 활용할 수 있도록합니다 [4].
전반적으로 NVIDIA의 풀 스택 AI 플랫폼과 DGX Spark의 조합은 AI 애플리케이션을 개발하고 배포하기위한 강력하고 유연하며 확장 가능한 솔루션을 제공하여 지역 개발과 대규모 AI 인프라 간의 격차를 해소합니다.
인용 :
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-pistation-pernal-ai-compupers
[2] https://blogs.nvidia.com/blog/ai-factory/
[3] https://www.stocktitan.net/news/nvda/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-station-personal-ai-vg4pfn7jedk.html
[4] https://opencv.org/blog/nvidia-ai-deep-learning-projects/
[5] https://azure.microsoft.com/en-us/blog/microsoft-and-nvidia-accelerate-ai-development-and-performance/
[6] https://www.fibermall.com/blog/nvidia-dgx-systems.htm
[7] https://www.nvidia.com/en-us/software/run-ai/
[8] https://www.nvidia.com/en-us/ai/
[9] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-spark/
[10] https://www.nvidia.com/en-us/data-center/dgx-platform/