NVIDIA ISAACi kasutamisel koos DGX Sparkiga võivad mõlema süsteemi olemuse tõttu tekkida mitu jõudluskildeid. Siin on mõned võtmevaldkonnad, kus jõudlus võib olla piiratud:
1. Mälu ribalaius **
DGX säde on mälu ribalaius 273 GB/s, mis ei pruugi muljetavaldavalt olla piisav väga nõudlike simulatsioonide või AI -ülesannete jaoks, mis nõuavad kõrgeid andmete läbilaskevõimet. Keeruliste füüsika või suurte andmekogumitega seotud simulatsioonides võib see ribalaius muutuda kitsaskohaks, eriti kui süsteem tegeleb samaaegselt mitut ülesannet [2] [5].2. arvutusressursid **
DGX Spark on varustatud Grace Blackwelli GPU ja 20 ARM CPU südamikuga, mis pakuvad märkimisväärset arvutuslikku võimsust. Kui aga simulatsioonid või AI mudelid on äärmiselt keerukad või vajavad suurt hulka samaaegseid protsesse, võivad saadaolevad protsessori ja GPU ressursid olla ebapiisavad, põhjustades jõudluse kitsaskohti [2].3. simulatsiooni keerukus **
NVIDIA ISAAC simulatsioonid võivad olla väga keerulised, hõlmates üksikasjalikku füüsikat, mitut andurit ja reaalajas andmetöötlust. Stseeni keerukus, füüsikaobjektide arv ning kaamerate ja andurite arv võivad simulatsiooni kiirust märkimisväärselt mõjutada. Väiksem füüsika astme suurus, mis on täpsem, nõuab rohkem arvutuslikke ressursse ja võib simulatsiooni aeglustada [4].4. GPU dünaamika ja ressursside kasutamine **
GPU dünaamika lubamine ISAAC SIM -is saab simulatsioone kiirendada, laadides füüsika arvutused GPU -le. Kui aga GPU -d on juba muude ülesannete abil tugevalt kasutatud, ei pruugi see optimeerimine anda olulist kasu. GPU ülekoormamise tagamine on optimaalse jõudluse jaoks ülioluline [4].5. Andmevoo ja integreerimine **
Simulatsioonides, mis hõlmavad reaalajas andmevooge ja anduri sisendeid, on oluline tagada sujuva integreerimise erinevate moodulite jaoks. Kõik andmetöötluse või kommunikatsiooniprotokollide ebatõhusused võivad põhjustada kitsaskohti, eriti kui süsteem tegeleb suure hulga andmemahtudega [1].6. Testimine ja juurutamine **
Väli AI lähenemisviis testimisele hõlmab ulatuslikku simulatsiooni ja reaalse maailma juurutamist. Kuigi DGX Spark saab hakkama keerukate AI -ülesannetega, võib nende mudelite testimise ja juurutamise protsess erinevates keskkondades paljastada riistvara ühilduvuse, tarkvara integreerimise või keskkonnateguritega seotud jõudlusprobleeme [1].Nende kitsaskohtade leevendamiseks on hädavajalikud simulatsiooniseadete optimeerimine, andmete tõhusa käitlemise tagamine ja DGX -säde arvutusvõimaluste võimendamine. Lisaks võib ressursside kasutamise ja simulatsiooniparameetrite reguleerimine aidata ISAAC -i kasutamisel DGX Spark kasutamisel jõudlust maksimeerida.
Tsitaadid:
[1] https://www.fieldai.com/news/field-ai-nvidia-partnership
]
]
]
]
]
[7] https://nvidia-isaac-ros.github.io/performance/index.html
[8] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-jada- isik-