Naudojant NVIDIA ISAAC sistemą su DGX kibirkščiu, kyla keletas iššūkių, kuriuos turėtų žinoti kūrėjai ir tyrėjai:
1. Sudėtingumas ir specializuotos žinios: NVIDIA ISAAC sistemos integracijai su DGX „Spark“ reikia gerai suprasti tiek aparatūros, tiek programinės įrangos komponentus. „DGX“ kibirkštį maitina „Nvidia Grace Blackwell“ platforma, kurioje yra pažangios technologijos, tokios kaip „NVLINK-C2C“ sujungimai ir penktosios kartos tenzorių šerdys. Dėl šio sudėtingumo reikia specializuotų žinių ir įgūdžių, kad būtų galima visiškai panaudoti šių sistemų galimybes, galbūt reikalaujant papildomo mokymo ir kompetencijos kūrėjams ir duomenų mokslininkams [1].
2. Išlaidos ir prieinamumas: Aukštos kokybės DGX kibirkšties galimybės yra didelės išlaidos, o tai gali apriboti prieinamumą mažesnėms organizacijoms ar pradedančioms įmonėms. Ši finansinė kliūtis gali trukdyti plačiai pritaikyti pažangiausias AI technologijas, tokias kaip ISAAC sistema, kurią palaiko ISAAC sistema [1].
3. Programinės įrangos ir aparatinės įrangos integracija: Nors „DGX Spark“ siūlo sklandžią integraciją su „NVIDIA“ pilno kamieno AI platforma, užtikrinant suderinamumą ir optimalų našumą tarp ISAAC Framework ir DGX „Spark“ aparatūros komponentų. Tai apima GPU pagreitintų algoritmų sąveikos valdymą Izaoke ir pažangias DGX kibirkščių GPU galimybes [1].
4. Mastelio ir išteklių valdymas: Nors „DGX“ kibirkštis yra skirta tvarkyti didelius AI modelius, efektyviai valdyti išteklius, kad būtų galima padidinti arba žemyn, atsižvelgiant į užduoties reikalavimus, gali būti sudėtinga. Tai apima atminties naudojimo, tinklo ryšio ir skaičiavimo išteklių optimizavimą, siekiant užtikrinti, kad sistema optimaliai veiktų pagal įvairius darbo krūvius [1] [4].
5. Dokumentacija ir palaikymas pasirinktinėms programoms: Nors „NVIDIA“ teikia patikimą savo platformų palaikymą, kurdama pasirinktines programas arba integruojant ISAAC sistemą su kitomis priemonėmis, gali reikėti papildomų dokumentų ar bendruomenės palaikymo. Kaip matyti iš Isaaco Sim, vartotojai pranešė apie klausimus, susijusius su dokumentacijos aiškumu ir tam tikrų funkcijų pritaikymo sudėtingumu [5].
6. Ateities plėtra ir licencijavimas: Kadangi „Nvidia“ toliau plėtoja savo platformas, gali kilti neaiškumų dėl būsimų licencijavimo modelių ar paramos konkrečioms ISAAC sistemoms. Tai gali turėti įtakos ilgalaikiam planavimui ir investicijoms į projektus, kurie labai priklauso nuo šių technologijų [5].
Apskritai, nors „DGX Spark“ ir „ISAAC Framework“ siūlo galingus AI kūrimo įrankius, šiems iššūkiams spręsti labai svarbu sėkmingai integracijai ir diegimui įvairiose programose.
Citatos:
[1] https://www.ainvest.com/news/nvidia-unveils-dgx-park-dgx-stiation-revoliucizing-personal-ai-computing-2503/
[2] https://docs.isaacsim.omniverse.nvidia.com/latest/physics/physics_resources.html
[3] https://developer.nvidia.com/blog/optimizing-and-improving-spark-3-0-erformance-with-gpus/
[4] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-spark/
[5] https://www.reddit.com/r/ros/comments/pghfxj/has_anyone_trid_nvidias_issac_simulator/
[6] https://developer.nvidia.com/blog/accelerate-generalist-humanoid-robot-development-with-nvidia-isaac-gr00t-n1/
[7] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-isaac-gr00t-n1-open-humanoid-robot-foundation-model-simulation-frameworks
[8] https://roboticsimationservices.com/nvidia-isaac-everything-you-reed-to-know-about-nvidias-new-platform/