DGX kıvılcımı ile Nvidia Isaac kullanırken, her iki sistemin doğası nedeniyle birkaç performans darboğazları ortaya çıkabilir. İşte performansın sınırlı olabileceği bazı önemli alanlar:
1. Bellek Bant genişliği **
DGX Spark, etkileyici olsa da, yüksek veri verimi gerektiren çok zorlu simülasyonlar veya AI görevleri için yeterli olmayabilecek 273 GB/s bellek bant genişliğine sahiptir. Karmaşık fizik veya büyük veri kümelerini içeren simülasyonlarda, bu bant genişliği, özellikle sistem aynı anda birden fazla görevi ele alıyorsa bir darboğaz haline gelebilir [2] [5].2. Hesaplama Kaynakları **
DGX Spark, önemli hesaplama gücü sağlayan Grace Blackwell GPU ve 20 ARM CPU çekirdeği ile donatılmıştır. Bununla birlikte, simülasyonlar veya AI modelleri son derece karmaşıksa veya çok sayıda eşzamanlı işlem gerektiriyorsa, mevcut CPU ve GPU kaynakları yetersiz olabilir ve bu da performans darboğazlarına yol açabilir [2].3. Simülasyon karmaşıklığı **
NVIDIA ISAAC simülasyonları, ayrıntılı fizik, çoklu sensörler ve gerçek zamanlı veri işleme içeren oldukça karmaşık olabilir. Sahnenin karmaşıklığı, fizik nesnelerinin sayısı ve kamera ve sensörlerin sayısı simülasyon hızını önemli ölçüde etkileyebilir. Daha doğru olan daha küçük bir fizik adım boyutu, daha fazla hesaplama kaynağı gerektirir ve simülasyonu yavaşlatabilir [4].4. GPU Dinamikleri ve Kaynak Kullanımı **
ISAAC SIM'deki GPU dinamiklerinin etkinleştirilmesi, fizik hesaplamalarını GPU'ya boşaltarak simülasyonları hızlandırabilir. Bununla birlikte, GPU zaten diğer görevler tarafından yoğun bir şekilde kullanılmışsa, bu optimizasyon önemli faydalar sağlamayabilir. GPU'nun aşırı yüklenmemesini sağlamak optimal performans için çok önemlidir [4].5. Veri akışı ve entegrasyon **
Gerçek zamanlı veri akışlarını ve sensör girişlerini içeren simülasyonlarda, farklı modüller arasında kesintisiz entegrasyon sağlamak esastır. Veri işleme veya iletişim protokollerindeki herhangi bir verimsizlik, özellikle sistem büyük miktarda veri işliyorsa, darboğazlara yol açabilir [1].6. Test ve dağıtım **
Field AI'nın test yaklaşımı kapsamlı simülasyon ve gerçek dünya dağıtımını içerir. DGX Spark karmaşık AI görevlerini yerine getirebilirken, bu modelleri çeşitli ortamlarda test etme ve dağıtma süreci, donanım uyumluluğu, yazılım entegrasyonu veya çevresel faktörlerle ilgili performans sorunlarını ortaya çıkarabilir [1].Bu darboğazları azaltmak, simülasyon ayarlarını optimize etmek, verimli veri işleme sağlamak ve DGX kıvılcımının hesaplama özelliklerinden yararlanmak esastır. Ek olarak, kaynak kullanımının izlenmesi ve simülasyon parametrelerinin ayarlanması, ISAAC'ı DGX kıvılcımıyla kullanırken performansı en üst düzeye çıkarmaya yardımcı olabilir.
Alıntılar:
[1] https://www.fieldai.com/news/field-ai-nvidia-çnership
[2] https://beebom.com/nvidia-project-digiits-rebranded-to-dgx-spark-dgx-stynounced/
[3] https://www.linkedin.com/pulse/5-park-plarcece-optimization-techniques-yal-sould-dwivedi-dvigc
[4] https://docs.isaacsim.omniverse.nvidia.com/latest/refence_material/sim_performance_optimization_handbook.html
[5] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jedy17/nvidia_digits_specs_reled_and_renamed_to_dgx/
[6] https://stackoverflow.com/questions/30254668/perforance-bottleneck-of spark
[7] https://nvidia-isaac-ros.github.io/performance/index.html
[8] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-ansunces-dgx-spark-dgx