При использовании NVIDIA ISAAC с DGX Spark несколько узких мест производительности могут возникнуть из -за характера обеих систем. Вот несколько ключевых областей, где производительность может быть ограничена:
1. пропускная способность памяти **
DGX Spark имеет полосу пропускания памяти 273 ГБ/с, что, хотя и впечатляет, может быть недостаточно для очень требовательных моделирования или задач AI, которые требуют высокой пропускной способности данных. При моделировании, включающих сложные физики или большие наборы данных, эта полоса пропускания может стать узким местом, особенно если система одновременно выполняет несколько задач [2] [5].2. Вычислительные ресурсы **
DGX Spark оснащен графическим процессором Grace Blackwell и 20 ядрами процессора ARM, которые обеспечивают значительную вычислительную мощность. Однако, если моделирование или модели искусственного интеллекта являются чрезвычайно сложными или требуют большого количества одновременных процессов, доступные ресурсы ЦП и графического процессора могут быть недостаточными, что приведет к узким месту производительности [2].3. Сложность симуляции **
Моделирование NVIDIA ISAAC может быть очень сложным, включая детальную физику, несколько датчиков и обработку данных в реальном времени. Сложность сцены, количество объектов физики и количество камер и датчиков может значительно повлиять на скорость моделирования. Меньший размер шага физики, который является более точным, требует большего количества вычислительных ресурсов и может замедлить моделирование [4].4. Динамика и использование ресурсов графического процессора **
Включение динамики графических процессоров в ISAAC SIM может ускорить моделирование путем разгрузки расчетов физики в GPU. Однако, если GPU уже широко используется другими задачами, эта оптимизация может не принести значительных преимуществ. Обеспечение того, чтобы GPU не был перегружен, имеет решающее значение для оптимальной производительности [4].5. Поток данных и интеграция **
В моделировании, включающих потоки данных в реальном времени и входы датчиков, необходимо обеспечение бесшовной интеграции в разных модулях. Любая неэффективность в протоколах обработки данных или связи может привести к узким местам, особенно если система обрабатывает большие объемы данных [1].6. Тестирование и развертывание **
Подход полевого ИИ к тестированию включает в себя обширное моделирование и развертывание реального мира. В то время как DGX Spark может выполнять сложные задачи AI, процесс тестирования и развертывания этих моделей в различных средах может выявить проблемы с производительностью, связанные с совместимостью с аппаратным обеспечением, интеграцией программного обеспечения или факторами окружающей среды [1].Чтобы смягчить эти узкие места, оптимизировать настройки моделирования, обеспечение эффективной обработки данных и использование вычислительных возможностей DGX Spark необходимы. Кроме того, мониторинг использования ресурсов и корректирующие параметры моделирования может помочь максимизировать производительность при использовании ISAAC с DGX Spark.
Цитаты:
[1] https://www.fieldai.com/news/field-ai-nvidia-partnership
[2] https://beebom.com/nvidia-project-digits-rebrened-to-dgx-park-dgx-station-announced/
[3] https://www.linkedin.com/pulse/5-park-performance-optimization-techniques-you-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_relead_and_renamed_to_dgx/
[6] https://stackoverflow.com/questions/30254668/performance-bottleneck-ofpark
[7] https://nvidia-isaac-ros.github.io/performance/index.html
[8] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers