DGX Spark와 함께 Nvidia Isaac을 사용할 때 두 시스템의 특성으로 인해 몇 가지 성능 병목 현상이 발생할 수 있습니다. 성능이 제한 될 수있는 몇 가지 주요 영역은 다음과 같습니다.
1. 메모리 대역폭 **
DGX Spark는 273GB/s의 메모리 대역폭을 특징으로하며, 인상적이지만 높은 데이터 처리가 필요한 매우 까다로운 시뮬레이션 또는 AI 작업에는 충분하지 않을 수 있습니다. 복잡한 물리학 또는 대규모 데이터 세트와 관련된 시뮬레이션 에서이 대역폭은 특히 시스템이 여러 작업을 동시에 처리하는 경우 병목 현상이 될 수 있습니다 [2] [5].2. 계산 자원 **
DGX Spark에는 Grace Blackwell GPU와 20 개의 ARM CPU 코어가 장착되어있어 상당한 계산 능력을 제공합니다. 그러나 시뮬레이션 또는 AI 모델이 매우 복잡하거나 많은 동시 프로세스가 필요한 경우 사용 가능한 CPU 및 GPU 리소스가 불충분하여 성능 병목 현상이 발생할 수 있습니다 [2].3. 시뮬레이션 복잡성 **
NVIDIA ISAAC 시뮬레이션은 상세한 물리학, 다중 센서 및 실시간 데이터 처리를 포함하여 매우 복잡 할 수 있습니다. 장면의 복잡성, 물리 객체 수 및 카메라 및 센서 수는 시뮬레이션 속도에 크게 영향을 줄 수 있습니다. 더 정확한 물리학 단계 크기는 더 정확하고 더 많은 계산 자원이 필요하며 시뮬레이션 속도를 늦출 수 있습니다 [4].4. GPU 역학 및 자원 활용 **
Isaac SIM에서 GPU 역학을 활성화하면 GPU에 물리 계산을 오프로드하여 시뮬레이션 속도를 높일 수 있습니다. 그러나 GPU가 이미 다른 작업에 의해 크게 활용되고 있다면이 최적화는 상당한 이점을 얻지 못할 수 있습니다. GPU가 과부하되지 않도록하는 것은 최적의 성능에 중요합니다 [4].5. 데이터 흐름 및 통합 **
실시간 데이터 흐름 및 센서 입력과 관련된 시뮬레이션에서는 다른 모듈에 대한 원활한 통합이 필수적입니다. 데이터 처리 또는 통신 프로토콜의 비 효율성은 특히 시스템이 다량의 데이터를 처리하는 경우 병목 현상으로 이어질 수 있습니다 [1].6. 테스트 및 배포 **
Field AI의 테스트 접근 방식에는 광범위한 시뮬레이션 및 실제 배포가 포함됩니다. DGX Spark는 복잡한 AI 작업을 처리 할 수 있지만 다양한 환경에서 이러한 모델을 테스트하고 배포하는 프로세스는 하드웨어 호환성, 소프트웨어 통합 또는 환경 적 요인과 관련된 성능 문제를 보여줄 수 있습니다 [1].이러한 병목 현상을 완화하고, 시뮬레이션 설정을 최적화하고, 효율적인 데이터 처리를 보장하고, DGX Spark의 계산 기능을 활용하는 것이 필수적입니다. 또한 자원 활용을 모니터링하고 시뮬레이션 매개 변수 조정을하면 DGX Spark와 함께 ISAAC를 사용할 때 성능을 극대화하는 데 도움이됩니다.
인용 :
[1] https://www.fieldai.com/news/field-ai-nvidia-partnership
[2] https://beebom.com/nvidia-project-digits-rebrended-to-dgx-spark-dgx-cendation-announced/
[3] https://www.linkedin.com/pulse/5-spark-performance-optimization-techniques-should-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_renamed_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-spark-and-dgx-pistation-pernal-ai-compupers