„DGX Spark“ ir „DGX“ stotis yra du pažengę AI superkompiuteriai iš NVIDIA, kiekvienas pritaikytas skirtingams naudojimo atvejams ir vartotojo poreikiams dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi srityje.
DGX Spark
Pirminio naudojimo atvejai:
1. Tai kūrėjams suteikia galingą platformą eksperimentuoti su AI algoritmais, leidžiančiais greitai pakartoti ir diegti modelius. Tai ypač naudinga tiems, kurie dirba su projektais, kuriems reikalingas nedelsiant grįžtamasis ryšys ir koregavimas, pavyzdžiui, pradedančiosios įmonės ar atskiri tyrėjai [1] [4].
2. Edge Computing Programos: Turėdamas galimybę atlikti 1000 trilijonų operacijų per sekundę, „DGX“ kibirkštis yra tinkamai pritaikyta kraštų skaičiavimo scenarijams, kur mažas vėlavimas yra labai svarbus. Tai apima programas išmaniuosiuose miestuose, sveikatos priežiūros diagnostiką ir duomenų apdorojimą realiuoju laiku, kai duomenis reikia analizuoti arti jo šaltinio, o ne siunčiamų į centralizuotą debesį [1] [3].
3. Natūralios kalbos apdorojimas (NLP): „DGX Spark“ skaičiavimo galia leidžia kūrėjams sukurti sudėtingas NLP programas, tokias kaip virtualūs padėjėjai ir sentimentų analizės įrankiai. Apdorojant duomenis vietoje, jis padidina privatumą ir sumažina didelės debesies infrastruktūros poreikį [1] [2].
4. Švietimas ir tyrimai: Kompaktiškas DGX kibirkščio dydis ir prieinamumas yra idealus įrankis švietimo įstaigoms ir tyrimų laboratorijoms, norintiems integruoti AI į savo mokymo programą ar projektus be didelių duomenų centro išteklių viršutinės dalies [4] [7].
DGX stotis
Pirminio naudojimo atvejai:
1. Dėl to jis tinka sudėtingam modelio mokymui ir išvadoms, kurioms reikalingi dideli skaičiavimo ištekliai, pavyzdžiui, giluminio mokymosi programos autonominėse sistemose ar moksliniuose tyrimuose [1] [5].
2. Įmonių lygio programos: Taikydamiesi profesionaliems vartotojams ir didesnėms įmonėms, DGX stotis palaiko didelius darbo krūvius tokiose pramonės šakose kaip sveikatos priežiūros, finansai ir robotika. Jos galimybės leidžia organizacijoms panaudoti pažangią analizę, numatomą modeliavimą ir modeliavimą, reikalaujantį didelio pralaidumo ir mažo vėlavimo [1] [2].
3. Duomenų centro našumas darbalaukio formatu: „DGX“ stotyje siekiama pateikti duomenų centro lygio našumą stalinių kompiuterių aplinkai, todėl komandoms galima atlikti intensyvius AI eksperimentus, nereikalaujant viso masto duomenų centro. Tai ypač vertinga organizacijoms, norinčioms greitai naujovėms, išlaikant veiklos efektyvumą [5] [6].
4. Tvirta programinės įrangos ekosistema: DGX stotis yra iš anksto įdiegta su optimizuota programinės įrangos aplinka mašinų mokymosi sistemoms (pvz., „Tensorflow“, „Pytorch“), kuri pagreitina kūrimo laiką ir padidina AI tyrimų ir taikymo plėtros komandų produktyvumą [5] [6].
Apibendrinant galima pasakyti, kad nors „DGX Spark“ ir „DGX“ stotis patenkina didėjančią galingų AI skaičiavimo sprendimų paklausą, jie patenkina skirtingus vartotojų „DGX Spark“ segmentus, orientuojasi į greitą prototipų kūrimą ir kraštų programas, tinkančias kūrėjams ir tyrėjams, o DGX stoties siekia įmonių poreikius, atsižvelgiant į sudėtingus darbo krūvius profesionaliuose nustatymuose.
Citatos:
[1] https://opentools.ai/news/nvidia-unleashes-the-future-with-personal-ai-superkompiuteriai
[2] https://www.fibermall.com/blog/nvidia-dgx-systems.htm
[3] https://www.ainvest.com/news/nvidia-sparks-revolution-personal-ai-computing-meet-dgx-park-dgx-stiation-2503
[4] https://www.constellationr.com/blog-news/insights/nvidia-launches-dgx-park-dgx-stiation-asonal-ai-superkompiuteriai
[5] https://mcomputers.cz/en/products-and-services/nvidia/dgx-systems/nvidia-dgx-station/
[6] https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5435/~/nvidia-dgx-a100-server-and-dgx-stiation-a100-- 2012-022-02
[7] https://www.techpowerup.com/forums/threads/nvidia-announces-dgx-park-and-dgx-stiation-personal-ai-computers.334300/
[8] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-tation/