Při použití NVIDIA Isaac s DGX Spark může nastat několik úzkých míst pro výkon v důsledku povahy obou systémů. Zde je několik klíčových oblastí, kde může být výkon omezený:
1.. Šířka pásma paměti **
DGX Spark obsahuje šířku pásma paměti 273 GB/s, což, i když působivé, nemusí stačit pro velmi náročné simulace nebo úkoly AI, které vyžadují vysokou propustnost dat. V simulacích zahrnujících komplexní fyziku nebo velké datové sady by se tato šířka pásma mohla stát úzkým prostorem, zejména pokud systém zpracovává více úkolů současně [2] [5].2. výpočetní zdroje **
DGX Spark je vybavena GPU GRACE Blackwell GPU a 20 jádrami CPU ARM, které poskytují významný výpočetní výkon. Pokud jsou však simulace nebo modely AI extrémně složité nebo vyžadují velké množství souběžných procesů, dostupné zdroje CPU a GPU by mohly být nedostatečné, což by vedlo k úzkým míchám [2].3. Složitost simulace **
Simulace NVIDIA Isaac mohou být velmi složité a zahrnovat podrobnou fyziku, více senzorů a zpracování dat v reálném čase. Složitost scény, počet objektů fyziky a počet kamer a senzorů mohou významně ovlivnit rychlost simulace. Menší velikost kroku fyziky, která je přesnější, vyžaduje více výpočetních zdrojů a může simulaci zpomalit [4].4. Dynamika a využití zdrojů GPU **
Povolení dynamiky GPU v Isaac SIM může urychlit simulace vykládáním výpočtů fyziky do GPU. Pokud je však GPU již velmi využívána jinými úkoly, nemusí tato optimalizace přinést významné výhody. Zajištění toho, aby GPU nebyla přetížena, je zásadní pro optimální výkon [4].5. Tok a integrace dat **
V simulacích zahrnujících datové toky a senzorové vstupy v reálném čase je nezbytné zajištění bezproblémové integrace napříč různými moduly. Jakékoli neefektivnost protokolů zpracování dat nebo komunikačních protokolech mohou vést k úzkým místům, zejména pokud systém zpracovává velké objemy dat [1].6. Testování a nasazení **
Přístup FIELD AI k testování zahrnuje rozsáhlou simulaci a nasazení v reálném světě. Zatímco DGX Spark dokáže zvládnout složité úkoly AI, proces testování a nasazení těchto modelů v různých prostředích může odhalit problémy s výkonem souvisejícími s kompatibilitou hardwaru, integrací softwaru nebo environmentálních faktorů [1].Pro zmírnění těchto úzkých míst, optimalizace nastavení simulace, zajištění efektivního zpracování dat a využití výpočetních schopností DGX Spark jsou nezbytné. Kromě toho může monitorovací využití a úpravy simulačních parametrů monitorování pomoci maximalizovat výkon při používání Isaac pomocí DGX Spark.
Citace:
[1] https://www.fieldai.com/news/field-ai-nvidia-partnership
[2] https://beebom.com/nvidia-project-Digits-rebranding-to-dgx-park-dgx-station-annouced/
[3] https://www.linkedin.com/pulse/5-park-Porformance-optimization-Echniques-you-sould-dwivedi-dvigc
[4] https://docs.isaacsim.omniverse.nvidia.com/latest/reference_material/sim_performance_optimization_handbook.html
[5] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jedy17/nvidia_digits_specs_released_and_remed_to_dgx/
[6] https://stackoverflow.com/questions/30254668/Performance-bottleneck-of-Spark
[7] https://nvidia-isaac-ros.github.io/performance/index.html
[8] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-Dgx-park-and-Dgx-station-to--ai-computers