Izmantojot NVIDIA ISAAC ar DGX dzirksteli, abu sistēmu rakstura dēļ var rasties vairākas veiktspējas sašaurināšanās. Šeit ir dažas galvenās jomas, kurās veiktspēja varētu būt ierobežota:
1. atmiņas joslas platums **
DGX dzirkstelim ir atmiņas joslas platums 273 GB/s, kas, lai arī iespaidīgs, varētu nebūt pietiekams ļoti prasīgām simulācijām vai AI uzdevumiem, kuriem nepieciešama augsta datu caurlaidspēja. Simulācijās, kas saistītas ar sarežģītu fiziku vai lielām datu kopām, šis joslas platums varētu kļūt par sašaurinājumu, it īpaši, ja sistēma vienlaikus veic vairākus uzdevumus [2] [5].2. skaitļošanas resursi **
DGX Spark ir aprīkots ar Grace Blackwell GPU un 20 ARM CPU kodoliem, kas nodrošina ievērojamu skaitļošanas jaudu. Tomēr, ja simulācijas vai AI modeļi ir ārkārtīgi sarežģīti vai prasa lielu skaitu vienlaicīgu procesu, pieejamie CPU un GPU resursi varētu būt nepietiekami, izraisot veiktspējas sašaurinājumus [2].3. Simulācijas sarežģītība **
NVIDIA ISAAC simulācijas var būt ļoti sarežģītas, iesaistot detalizētu fiziku, vairākus sensorus un reālā laika datu apstrādi. Aina sarežģītība, fizikas objektu skaits un kameru un sensoru skaits var ievērojami ietekmēt simulācijas ātrumu. Mazāks fizikas soļa lielums, kas ir precīzāks, prasa vairāk skaitļošanas resursu un var palēnināt simulāciju [4].4. GPU dinamika un resursu izmantošana **
Iespējojot GPU dinamiku Īzaka SIM, var paātrināt simulācijas, izkretinot fizikas aprēķinus uz GPU. Tomēr, ja GPU jau ir stipri izmantots citi uzdevumi, šī optimizācija varētu nedot ievērojamas priekšrocības. Optimāla veiktspēja ir ļoti svarīgi nodrošināt, ka GPU nav pārslogots [4].5. Datu plūsma un integrācija **
Simulācijās, kas saistītas ar reāllaika datu plūsmām un sensoru ieejām, ir būtiska nodrošināšana ar vienmērīgu integrāciju dažādos moduļos. Jebkura datu apstrādes vai sakaru protokolu neefektivitāte var izraisīt sašaurinājumus, it īpaši, ja sistēma apstrādā lielu datu daudzumu [1].6. Pārbaude un izvietošana **
Lauka AI pieeja testēšanai ietver plašu simulāciju un reālās pasaules izvietošanu. Kaut arī DGX Spark var apstrādāt sarežģītus AI uzdevumus, šo modeļu testēšanas un izvietošanas process dažādās vidēs var atklāt veiktspējas problēmas, kas saistītas ar aparatūras savietojamību, programmatūras integrāciju vai vides faktoriem [1].Lai mazinātu šos sašaurinājumus, ir svarīgi optimizēt simulācijas iestatījumus, nodrošināt efektīvu datu apstrādi un izmantot DGX dzirksteles skaitļošanas iespējas. Turklāt resursu izmantošana un simulācijas parametru pielāgošana var palīdzēt maksimizēt veiktspēju, lietojot ISAAC ar DGX dzirksteli.
Atsauces:
[1] https://www.fieldai.com/news/field-ai-nvidia-partnership
[2] https://beebom.com/nvidia-project-digits
[3.]
[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_releed_and_renamed_to_dgx/
[6] https://stackoverflow.com/questions/30254668/performance-bottleneck-of-park
[7] https://nvidia-isaac-ros.github.io/performance/index.html
[8] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-park-and-dgx-station-personal-ai-computers