Використовуючи Nvidia isaac з DGX Spark, кілька вузьких місць продуктивності можуть виникнути через характер обох систем. Ось деякі ключові сфери, де продуктивність може бути обмежена:
1. Пропускна здатність пам'яті **
DGX Spark має пропускну здатність пам'яті 273 ГБ/с, яка, хоча і вражає, може бути недостатньою для дуже вимогливих моделювання або завдань AI, які потребують високої пропускної здатності даних. У моделюванні, що включає складну фізику або великі набори даних, ця пропускна здатність може стати вузьким місцем, особливо якщо система одночасно обробляє кілька завдань [2] [5].2. Обчислювальні ресурси **
DGX Spark оснащений Grace Blackwell GPU та 20 -ти ядерними процесорами, які забезпечують значну обчислювальну потужність. Однак якщо моделювання або моделі AI надзвичайно складні або потребують великої кількості одночасних процесів, наявні ресурси процесора та графічного процесора можуть бути недостатніми, що призведе до вузьких місць продуктивності [2].3. Складність моделювання **
Моделювання NVIDIA ISAAC може бути дуже складним, передбачаючи детальну фізику, багаторазові датчики та обробку даних у режимі реального часу. Складність сцени, кількість об'єктів фізики та кількість камер та датчиків можуть суттєво вплинути на швидкість моделювання. Менший розмір кроку фізики, який є більш точним, вимагає більш обчислювальних ресурсів і може уповільнити моделювання [4].4. Динаміка GPU та використання ресурсів **
Увімкнення динаміки GPU в ISAAC SIM може прискорити моделювання, вивантажуючи розрахунки фізики в GPU. Однак, якщо GPU вже сильно використовується іншими завданнями, ця оптимізація може не принести значних переваг. Забезпечення того, що GPU не перенапружено має вирішальне значення для оптимальних показників [4].5. Потік та інтеграція даних **
У моделюванні, що включають потоки даних у режимі реального часу та входи датчиків, є важливим забезпеченням безшовної інтеграції в різних модулях. Будь -яка неефективність протоколів обробки даних або комунікацій може призвести до вузьких місць, особливо якщо система обробляє великі обсяги даних [1].6. Тестування та розгортання **
Підхід поля AI до тестування передбачає широке моделювання та розгортання в реальному світі. Хоча DGX Spark може впоратися з складними завданнями AI, процес тестування та розгортання цих моделей у різних середовищах може виявити проблеми з продуктивністю, пов'язані з сумісністю обладнання, інтеграцією програмного забезпечення або факторами навколишнього середовища [1].Для пом'якшення цих вузьких місць, оптимізації налаштувань моделювання, забезпечення ефективної обробки даних та використання обчислювальних можливостей іскри DGX є важливими. Крім того, моніторинг використання параметрів моделювання та коригування моделювання може допомогти максимізувати продуктивність при використанні ISAAC з DGX Spark.
Цитати:
[1] https://www.fieldai.com/news/field-ai-nvidia-partnership
[2] https://beebom.com/nvidia-project-digits-rebredd-to-dgx-spark-dgx-station-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_relage_and_renamed_to_dgx/
[6] https://stackoverflow.com/questions/30254668/performance-bottleck-of-spark
[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