Pri uporabi NVIDIA ISAAC Framework z DGX Spark se pojavi več izzivov, ki bi se jih morali zavedati razvijalci in raziskovalci:
1. Kompleksnost in specializirano znanje: Vključitev NVIDIA ISAAC Framework z DGX Spark zahteva globoko razumevanje komponent strojne in programske opreme. DGX Spark poganja platforma Nvidia Grace Blackwell, ki vključuje napredne tehnologije, kot so medsebojne povezave NVLink-C2C in tenzorska jedra pete generacije. Ta zapletenost zahteva specializirano znanje in veščine, da v celoti izkoristijo zmogljivosti teh sistemov, kar lahko zahteva dodatno usposabljanje in strokovno znanje za razvijalce in znanstvenike podatkov [1].
2. Stroški in dostopnost: Visoke zmogljivosti Spark DGX prihajajo z velikimi stroški, kar lahko omeji dostopnost za manjše organizacije ali startupe. Ta finančna ovira lahko ovira široko sprejetje vrhunskih AI tehnologij, kot so tiste, ki jih podpira okvir ISAAC [1].
3. Integracija programske opreme in strojne opreme: Medtem ko DGX Spark ponuja brezhibno integracijo s platformo AI v celoti NVIDIA, ki zagotavlja združljivost in optimalna zmogljivost med Frameworkom ISAAC in komponentami strojne opreme DGX Spark. To vključuje upravljanje interakcije med algoritmi, pospešenimi z GPU v ISAAC-u in naprednimi zmogljivostmi GPU-ja DGX Spark [1].
4. razširljivost in upravljanje virov: Čeprav je DGX Spark zasnovan za ravnanje z velikimi modeli AI, je učinkovito upravljanje virov za povečanje ali navzdol, odvisno od zahtev glede naloge, lahko zapleteno. To vključuje optimizacijo porabe pomnilnika, omrežne povezljivosti in računskih virov, da se zagotovi, da sistem optimalno deluje v različnih delovnih obremenitvah [1] [4].
5. Dokumentacija in podpora za aplikacije po meri: Medtem ko NVIDIA nudi trdno podporo za svoje platforme, lahko ustvarja aplikacije po meri ali integracijo okvira ISAAC z drugimi orodji zahteva dodatno dokumentacijo ali podporo skupnosti. Kot je razvidno z ISAAC SIM, so uporabniki poročali o težavah z jasnostjo dokumentacije in zapletenostjo prilagajanja nekaterih funkcij [5].
6. prihodnji razvoj in licenciranje: Ker Nvidia še naprej razvija svoje platforme, lahko obstajajo negotovosti glede prihodnjih modelov licenc ali podpore za posebne značilnosti v okviru ISAAC. To lahko vpliva na dolgoročno načrtovanje in naložbe v projekte, ki se močno zanašajo na te tehnologije [5].
Na splošno, medtem ko Framework DGX in ISAAC ponujata močna orodja za razvoj AI, je reševanje teh izzivov ključnega pomena za uspešno integracijo in uvajanje v različnih aplikacijah.
Navedbe:
[1] https://www.ainvest.com/news/nvidia-unveils-dgx-park-dgx-station-revolution-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-park-3-0-performance-with-gpus/
[4] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-park/
[5] https://www.reddit.com/r/ros/comments/pghfxj/has_anyone_tried_nvidias_issac_simulator/
[6] https://developer.nvidia.com/blog/accelerate-generalist-humanoid-robot-development-with-nvidia-isaac-gr00t-n1/
[7] https://nvidiaws.nvidia.com/news/nvidia-isaac-gr00t-n1-open-humanoid-Robot-Foundation-Model-Simulation-Frameworks
[8] https://roboticsImulationservices.com/nvidia-isaac-everything-you-need-to-vezna-nvidias-new-platform/
