Pri uporabi NVIDIA ISAAC z DGX Spark lahko zaradi narave obeh sistemov nastane več ozkih grl. Tu je nekaj ključnih področij, kjer bi lahko bila uspešnost omejena:
1. Pasovna širina pomnilnika **
DGX Spark ima pasovno širino pomnilnika 273 GB/s, kar, čeprav impresivno, morda ne bo zadostovalo za zelo zahtevne simulacije ali AI naloge, ki zahtevajo visoko pretok podatkov. V simulacijah, ki vključujejo zapleteno fiziko ali velike nabore podatkov, bi lahko ta pasovna širina postala ozko grlo, še posebej, če sistem hkrati obravnava več nalog [2] [5].2. Računalniški viri **
DGX Spark je opremljen z Grace Blackwell GPU in 20 CPU -jev, ki zagotavljajo pomembno računsko moč. Če pa so simulacije ali modeli AI izjemno zapleteni ali potrebujejo veliko število sočasnih procesov, lahko razpoložljivi viri CPU in GPU niso zadostni, kar vodi do ozkih grl [2].3. Simulacijska kompleksnost **
Simulacije Nvidia ISAAC so lahko zelo zapletene, ki vključujejo podrobno fiziko, več senzorjev in obdelavo podatkov v realnem času. Kompleksnost prizora, število fizičnih predmetov ter število kamer in senzorjev lahko znatno vpliva na hitrost simulacije. Manjša velikost koraka fizike, ki je natančnejša, zahteva več računskih virov in lahko upočasni simulacijo [4].# Slab
Omogočanje dinamike GPU v Isaac SIM lahko pospeši simulacije z nalaganjem fizikalnih izračunov na GPU. Če pa GPU že močno izkoristijo druge naloge, ta optimizacija morda ne bo prinesla pomembnih koristi. Zagotavljanje, da GPU ni preobremenjen, je ključnega pomena za optimalno delovanje [4].
5. Pretok in integracija podatkov **
Pri simulacijah, ki vključujejo tokove podatkov v realnem času in vhode senzorjev, je zagotavljanje brezhibne integracije v različnih modulih bistvenega pomena. Vsaka neučinkovitost pri obdelavi podatkov ali komunikacijskih protokolih lahko privede do ozkih grl, še posebej, če sistem obravnava velike količine podatkov [1].6. Testiranje in uvajanje **
Pristop polja AI k testiranju vključuje obsežno simulacijo in uvajanje v resničnem svetu. Medtem ko DGX Spark lahko obravnava zapletene naloge AI, lahko postopek testiranja in uvajanja teh modelov v različnih okoljih razkrije težave z zmogljivostjo, povezano s kombinacijo strojne opreme, integracijo programske opreme ali okoljskimi dejavniki [1].Za ublažitev teh ozkih grl, optimizacijo simulacijskih nastavitev, zagotavljanje učinkovitega ravnanja s podatki in izkoriščanje računskih zmogljivosti Spark DGX. Poleg tega lahko spremljanje uporabe virov in prilagajanje simulacijskih parametrov pomagata povečati zmogljivost pri uporabi ISAAC z DGX Spark.
Navedbe:
[1] https://www.fieldiai.com/news/field-ai-nvidia-parthip
[2] https://beebom.com/nvidia-project-digits-rebranded-to-DGX-Spark-dgx-station-announced/
[3] https://www.linkedin.com/pulse/5-park-performance-optimizacija-techniques-you-should-wivedi-dvigc
[4] https://docs.isaacsim.omniverse.nvidia.com/latest/reference_material/sim_performance_optimizacija_handbook.html
[5] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1Jedy17/nvidia_digits_specs_releise_and_ramed_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-station-personal-aa-computers