Saat menggunakan Nvidia Isaac dengan percikan DGX, beberapa kemacetan kinerja dapat muncul karena sifat kedua sistem. Berikut adalah beberapa bidang utama di mana kinerja mungkin terbatas:
1. Bandwidth Memori **
Spark DGX memiliki bandwidth memori 273 GB/s, yang, meskipun mengesankan, mungkin tidak cukup untuk simulasi yang sangat menuntut atau tugas AI yang memerlukan throughput data tinggi. Dalam simulasi yang melibatkan fisika kompleks atau kumpulan data besar, bandwidth ini bisa menjadi hambatan, terutama jika sistem menangani beberapa tugas secara bersamaan [2] [5].2. Sumber Daya Komputasi **
DGX Spark dilengkapi dengan Grace Blackwell GPU dan 20 core CPU ARM, yang memberikan kekuatan komputasi yang signifikan. Namun, jika simulasi atau model AI sangat kompleks atau membutuhkan sejumlah besar proses bersamaan, sumber daya CPU dan GPU yang tersedia mungkin tidak cukup, yang mengarah ke kemacetan kinerja [2].3. Kompleksitas simulasi **
Simulasi NVIDIA ISAAC bisa sangat kompleks, melibatkan fisika terperinci, beberapa sensor, dan pemrosesan data real-time. Kompleksitas pemandangan, jumlah objek fisika, dan jumlah kamera dan sensor dapat secara signifikan memengaruhi kecepatan simulasi. Ukuran langkah fisika yang lebih kecil, yang lebih akurat, membutuhkan lebih banyak sumber daya komputasi dan dapat memperlambat simulasi [4].4. Dinamika GPU dan pemanfaatan sumber daya **
Mengaktifkan dinamika GPU di Isaac SIM dapat mempercepat simulasi dengan membongkar perhitungan fisika ke GPU. Namun, jika GPU sudah banyak digunakan oleh tugas -tugas lain, optimasi ini mungkin tidak menghasilkan manfaat yang signifikan. Memastikan bahwa GPU tidak terbebani sangat penting untuk kinerja optimal [4].5. Aliran Data dan Integrasi **
Dalam simulasi yang melibatkan aliran data real-time dan input sensor, memastikan integrasi tanpa batas di berbagai modul sangat penting. Setiap inefisiensi dalam pemrosesan data atau protokol komunikasi dapat menyebabkan kemacetan, terutama jika sistem menangani volume data yang besar [1].6. Pengujian dan penempatan **
Pendekatan lapangan AI untuk pengujian melibatkan simulasi yang luas dan penyebaran dunia nyata. Sementara DGX Spark dapat menangani tugas AI yang kompleks, proses pengujian dan penyebaran model -model ini di berbagai lingkungan dapat mengungkapkan masalah kinerja yang terkait dengan kompatibilitas perangkat keras, integrasi perangkat lunak, atau faktor lingkungan [1].Untuk mengurangi hambatan ini, mengoptimalkan pengaturan simulasi, memastikan penanganan data yang efisien, dan memanfaatkan kemampuan komputasi percikan DGX sangat penting. Selain itu, pemantauan pemanfaatan sumber daya dan penyesuaian parameter simulasi dapat membantu memaksimalkan kinerja saat menggunakan ISAAC dengan DGX Spark.
Kutipan:
[1] https://www.fieldai.com/news/field-ai-nvidia-partnership
[2] https://beebom.com/nvidia-project-digits-rebranded-to-dgx-park-dgx-station-announcing/
[3] https://www.linkedin.com/pulse/5-park-performance-optimization-techniques-you-hould-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-announceses-dgx-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers