Платформа AI с полным стеком NVIDIA, в сочетании с DGX Spark, предлагает несколько важных преимуществ для разработчиков, исследователей, исследователей, данных и студентов. Вот ключевые преимущества:
1. Платформа для бесшовного модели: платформа AI с полным стеком позволяет пользователям беспрепятственно перемещать свои модели ИИ со своих рабочих столов в облако DGX или любую другую ускоренную инфраструктуру облака или центра обработки данных с практически без изменений кода. Эта гибкость упрощает процесс прототипирования, тонкой настройки и итерации на рабочих процессах искусственного интеллекта, что облегчает масштабирование проектов искусственного интеллекта от местного развития до крупномасштабного развертывания [1] [3].
2. Высокопроизводительные вычисления: DGX Spark, работающая от Nvidia GB10 Grace Blackwell Superchip, обеспечивает до 1000 триллионов операций в секунду вычисления ИИ. Эта высокопроизводительная способность имеет решающее значение для точной настройки и вывода с новейшими моделями рассуждений AI, таких как модель Foundation Foundation Nvidia Cosmos и модель фонда робота NVIDIA GR00T N1 [1] [3].
3. Оптимизированная интеграция аппаратного и программного обеспечения: Superchip NVIDIA GB10 использует технологию взаимосвязи NVLINK-C2C, обеспечивая модель памяти CPU+GPU, которая предлагает 5-кратную полосу пропускания PCIE пятого поколения. Эта интеграция оптимизирует производительность для рабочих нагрузок разработчика искусственного интеллекта, интенсивной памяти, обеспечивая эффективный доступ к данным между графическими процессорами и процессорами [1] [3].
4. Доступность и мобильность: как самый маленький суперкомпьютер AI в мире, DGX Spark дает широкому кругу пользователей, включая исследователей, ученых данных, разработчиков робототехники и студентов, чтобы работать над генеративными и физическими проектами ИИ с огромными возможностями производительности. Его компактный форм -фактор делает его доступным для использования настольных компьютеров, что позволяет пользователям раздвигать границы инноваций ИИ без необходимости обширной инфраструктуры центра обработки данных [1] [3].
5. Сеть и масштабируемость: высокопроизводительные сетевые возможности, такие как те, которые включены NVIDIA Connect-X, позволяют подключить несколько систем SPARK DGX, поддерживая модели ИИ с параметрами до 405 миллиардов. Эта масштабируемость необходима для совместных проектов и крупномасштабных приложений ИИ [9].
6. Комплексная экосистема AI: платформа AI, полная стека Nvidia, поддерживает широкий спектр фреймворков и инструментов ИИ, включая CUDA, Cudnn, Tensorrt и Rapids. Эта экосистема гарантирует, что разработчики могут использовать весь потенциал оборудования NVIDIA для каждого этапа разработки ИИ, от подготовки данных до моделирования развертывания [4].
В целом, комбинация платформы AI с полным стеком NVIDIA с DGX Spark предоставляет пользователям мощное, гибкое и масштабируемое решение для разработки и развертывания приложений ИИ, преодолевая разрыв между локальной разработкой и крупномасштабной инфраструктурой ИИ.
Цитаты:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers
[2] https://blogs.nvidia.com/blog/ai-factory/
[3] https://www.stocktitan.net/news/nvda/nvidia-announces-dgx-park-and-dgx-station-personal-ai-vg4pfhn7jedk.html
[4] https://opencv.org/blog/nvidia-ai-deep-learning-projects/
[5] https://azure.microsoft.com/en-us/blog/microsoft-and-nvidia-ccelerate-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-park/
[10] https://www.nvidia.com/en-us/data-center/dgx-platform/