DGX-jaama võrgustiku võimekus suurendab märkimisväärselt selle jõudlust, pakkudes kiiret ühenduvust, mis on oluline AI töökoormuse nõudmiseks. Sellel on Nvidia Connectx-8 Supernic, mis toetab võrgukiirust kuni 800 GB/s. See täiustatud võrgutehnoloogia on optimeeritud Hyperscale AI arvutamise ülesannete täitmiseks, võimaldades sujuvat koostööd ja mitme sõlme seadistusi. Kiire võrguühendus võimaldab tõhusaid andmete ülekandmist ja mitme DGX jaama aheldamist veelgi suuremate töökoormustega. See võime on ülioluline AI teadlaste ja arendajate jaoks, kes peavad töötlema tohutul hulgal andmeid ja tegema koostööd keerukate projektidega.
Connectx-8 Supernic hõlbustab võrgu kiirendatud andmeülekandeid, mis on hädavajalikud AI töövoogude jaoks, mis vajavad kiiret juurdepääsu suurtele andmekogudele. Sellise kiire võrgustike loomisega saab DGX-jaam AI-rakendusi tõhusalt skaleerida mitme süsteemi vahel, muutes selle ideaalseks lahenduseks suuremahuliste AI uurimis- ja arenduskeskkondade jaoks. Lisaks suurendab Connectx-8 Supernici integreerimine NVIDIA CUDA-X AI platvormiga veelgi süsteemi jõudlust, pakkudes põhjalikku tööriistade komplekti AI arendamiseks ja juurutamiseks.
Arhitektuuri osas kasutab DGX-jaam GB300 Grace Blackwell Ultra Superchip, mis sisaldab suure jõudlusega Nvidia Grace CPU ja Blackwelli ultra GPU, mis on ühendatud NVLink-C2C ühenduse tehnoloogia kaudu. See arhitektuur tagab tõhusa andmevoo CPU ja GPU vahel, optimeerides veelgi mälumahukate AI-ülesannete jõudlust. Täiustatud võrgustike ja võimsate töötlemisvõimaluste kombinatsioon muudab DGX-jaama võimsa tööriista AI-natiivsete rakenduste jaoks, võimaldades arendajatel AI-mudeleid prototüübiga, peenhäälestada ja juurutada hõlpsalt [1] [2] [3] [3] [7].
Üldiselt mängivad DGX -jaama võrgustike loomise võimalused pöördelist rolli selle võime osas tõhusalt keerukate töökoormustega toime tulla, muutes selle tugevaks lahenduseks AI arendus- ja uurimiskeskkonna jaoks.
Tsitaadid:
]
]
]
[4] https://www.skyblue.de/uploads/datasheets/nvidia_twp_dgx_a100_system_architecture.pdf
]
[6] https://www.fibermall.com/blog/nvidia-hgx-vs-dgx.htm
]
]
[9] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-manth/
]