„NVIDIA“ pilno statinio AI platforma, derinama su „DGX Spark“, suteikia keletą reikšmingų pranašumų AI kūrėjams, tyrėjams, duomenų mokslininkams ir studentams. Čia yra pagrindiniai pranašumai:
1. Besiūlių modelio diegimas: „Full-Stack AI“ platforma leidžia vartotojams sklandžiai perkelti savo AI modelius iš stalinių kompiuterių į „DGX Cloud“ ar bet kokią kitą pagreitintą debesies ar duomenų centro infrastruktūrą, praktiškai nekeičiant kodo. Šis lankstumas supaprastina prototipų kūrimo, derinimo ir pakartojimo AI darbo eigą procesą, todėl AI projektai yra lengviau išplėsti nuo vietos plėtros iki plataus masto diegimo [1] [3].
2. Aukšto našumo skaičiavimas: „DGX Spark“, maitinamas „NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip“, pristato iki 1000 trilijonų operacijų per sekundę nuo AI skaičiavimo. Ši didelio našumo galimybė yra labai svarbi norint suderinti ir daryti išvadą su naujausiais AI samprotavimų modeliais, tokiais kaip „Nvidia Cosmos Prie“ pasaulio fondo modelis ir NVIDIA GR00T N1 robotų fondo modelis [1] [3].
3. Optimizuota aparatūros ir programinės įrangos integracija: „NVIDIA GB10 Superchip“ naudoja „NVLINK-C2C“ „Interconnect“ technologiją, pateikdama CPU+GPU-coherent atminties modelį, siūlantį 5x penktosios kartos PCIE pralaidumą. Ši integracija optimizuoja atminties reikalaujančių AI kūrėjų darbo krūvių našumą, užtikrinant efektyvią duomenų prieigą tarp GPU ir CPU [1] [3].
4. Prieinamumas ir perkeliamumas: kaip mažiausias pasaulio AI superkompiuteris, „DGX Spark“ įgalina įvairius vartotojus, įskaitant tyrėjus, duomenų mokslininkus, robotikos kūrėjus ir studentus, kad galėtų dirbti su generatyviniais ir fiziniais AI projektais, turinčiais didžiules našumo galimybes. Dėl kompaktiško formos faktoriaus jis tampa prieinamas darbalaukio naudojimui, leisdamas vartotojams peržengti AI inovacijų ribas, nereikia didelės duomenų centro infrastruktūros [1] [3].
5. Tinklo kūrimas ir mastelio keitimas: didelio našumo tinklų galimybės, tokios kaip „NVIDIA Connect-X“ įjungtos, leidžia prijungti kelias DGX kibirkščių sistemas, palaikančias AI modelius, kurių parametrai yra iki 405 milijardų. Šis mastelio keitimas yra būtinas bendradarbiavimo projektams ir didelio masto AI programoms [9].
6. Išsami AI ekosistema: „NVIDIA“ pilnos kamienos AI platforma palaiko platų AI sistemų ir įrankių asortimentą, įskaitant CUDA, CUDNN, „Tensorrt“ ir „Rapids“. Ši ekosistema užtikrina, kad kūrėjai galėtų panaudoti visą NVIDIA aparatinės įrangos potencialą kiekvienam AI kūrimo etapui, pradedant nuo duomenų ruošimo iki modelio diegimo [4].
Apskritai, „NVIDIA“ pilno kamieno AI platformos su „DGX Spark“ derinys vartotojams suteikia galingą, lanksčią ir keičiamą sprendimą plėtojant ir diegti AI programas, užpildant atotrūkį tarp vietinio vystymosi ir didelio masto AI infrastruktūros.
Citatos:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-park-and-dgx-station-personal-ai-computers
[2] https://blogs.nvidia.com/blog/aifactory/
[3] https://www.stocktitan.net/news/nvda/nvidia-announces-dgx-park-and-dgx-stiation-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-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/