Naudojant NVIDIA ISAAC su DGX kibirkščiu, dėl abiejų sistemų pobūdžio gali atsirasti keletas našumo kliūčių. Čia yra keletas pagrindinių sričių, kuriose rezultatai gali būti riboti:
1. Atminties pralaidumas **
„DGX Spark“ pasižymi 273 GB/s atminties pralaidumu, kuris, nors ir įspūdingas, gali nepakakti labai reikliam modeliavimui ar AI užduotims, kurioms reikalingas didelis duomenų pralaidumas. Modeliavime, apimančioje sudėtingą fiziką ar didelius duomenų rinkinius, šis pralaidumas gali tapti kliūtimi, ypač jei sistema vienu metu atlieka kelias užduotis [2] [5].2. Kompiuteriniai ištekliai **
„DGX Spark“ yra aprūpinta „Grace Blackwell GPU“ ir 20 ARM CPU šerdžių, kurios suteikia didelę skaičiavimo galią. Tačiau jei modeliavimas ar AI modeliai yra ypač sudėtingi arba reikalauja daugybės tuo pačiu metu vykstančių procesų, galimų procesoriaus ir GPU išteklių gali būti nepakankama, todėl atsiranda našumo kliūtys [2].3. Modeliavimo sudėtingumas **
NVIDIA ISAAC modeliavimas gali būti labai sudėtingas, apimantis išsamią fiziką, kelis jutiklius ir duomenų apdorojimą realiuoju laiku. Scenos sudėtingumas, fizikos objektų skaičius ir kamerų bei jutiklių skaičius gali turėti didelę įtaką modeliavimo greičiui. Mažesnis fizikos žingsnio dydis, kuris yra tikslesnis, reikalauja daugiau skaičiavimo išteklių ir gali sulėtinti modeliavimą [4].4. GPU dinamika ir išteklių panaudojimas **
Įgalinus GPU dinamiką Isaac Sim, galite paspartinti modeliavimą, perkeldamas fizikos skaičiavimus į GPU. Tačiau jei GPU jau yra stipriai naudojamas kitomis užduotimis, šis optimizavimas gali neduoti reikšmingos naudos. Užtikrinti, kad GPU nebus perkrautas, yra labai svarbus optimaliam našumui [4].5. Duomenų srautas ir integracija **
Atliekant modeliavimą, susijusį su realaus laiko duomenų srautais ir jutiklių įėjimais, būtina užtikrinti sklandų integraciją į skirtingus modulius. Bet koks duomenų apdorojimo ar ryšio protokolų neveiksmas gali sukelti kliūtis, ypač jei sistema tvarko didelius duomenų kiekius [1].6. Testavimas ir diegimas **
Lauko AI požiūris į testavimą apima išsamų modeliavimą ir realaus pasaulio diegimą. Nors „DGX Spark“ gali atlikti sudėtingas AI užduotis, šių modelių testavimo ir diegimo įvairiose aplinkose procesas gali atskleisti našumo problemas, susijusias su aparatinės įrangos suderinamumu, programinės įrangos integracija ar aplinkos veiksniais [1].Norint sušvelninti šias kliūtis, optimizuoti modeliavimo parametrus, užtikrinti efektyvų duomenų tvarkymą ir panaudoti DGX kibirkščių skaičiavimo galimybes. Be to, stebėjimo šaltinių naudojimo ir modeliavimo parametrų stebėjimo stebėjimas gali padėti maksimaliai padidinti našumą naudojant ISAAC naudojant DGX Spark.
Citatos:
[1] https://www.fieldai.com/news/field-ai-nvidia-partnership
[2] https://beebom.com/nvidia-project-pigits-rhranded-to-dgx-park-dgx-stiation-announced/
[3] https://www.linkedin.com/pulse/5-spark-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_related_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-park-and-dgx-stiation-personal-ai-computers